An observational study of associations among maternal fluids during parturition, neonatal output, and breastfed newborn weight loss
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Newborn weight measurements are used as a key indicator of breastfeeding adequacy. The purpose of this study was to explore non-feeding factors that might be related to newborn weight loss. The relationship between the intravenous fluids women receive during parturition (the act of giving birth, including time in labour or prior to a caesarean section) and their newborn's weight loss during the first 72 hours postpartum was the primary interest. METHODS: In this observational cohort study, we collected data about maternal oral and IV fluids during labour or before a caesarean section. Participants (n = 109) weighed their newborns every 12 hours for the first three days then daily to Day 14, and they weighed neonatal output (voids and stools) for three days. RESULTS: At 60 hours (nadir), mean newborn weight loss was 6.57% (SD 2.51; n = 96, range 1.83-13.06%). When groups, based on maternal fluids, were compared (≤1200 mls [n = 21] versus > 1200 [n = 53]), newborns lost 5.51% versus 6.93% (p = 0.03), respectively. For the first 24 hours, bivariate analyses show positive relationships between a) neonatal output and percentage of newborn weight lost (r(96) = 0.493, p < 0.001); and b) maternal IV fluids (final 2 hours) and neonatal output (r(42) = 0.383, p = 0.012). At 72 hours, there was a positive correlation between grams of weight lost and all maternal fluids (r(75) = 0.309, p = 0.007). CONCLUSIONS: Timing and amounts of maternal IV fluids appear correlated to neonatal output and newborn weight loss. Neonates appear to experience diuresis and correct their fluid status in the first 24 hours. We recommend a measurement at 24 hours, instead of birth weight, for baseline when assessing weight change. Because practices can differ between maternity settings, we further suggest that clinicians should collect and analyze data from dyads in their care to determine an optimal baseline measurement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».