Long chain polyunsaturated fatty acids (LC‐PUFA) and perinatal development
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: This paper reports on the conclusions of a workshop on the role of long chain polyunsaturated fatty acids (LC-PUFA) in maternal and child health. The attending investigators involved in the majority of randomized trials examining LC-PUFA status and functional outcomes summarize the current knowledge in the field and make recommendations for dietary practice. Only studies published in full or in abstract form were used as our working knowledge base. CONCLUSIONS: For healthy infants we recommend and strongly support breastfeeding as the preferred method of feeding, which supplies preformed LC-PUFA. Infant formulas for term infants should contain at least 0.2% of total fatty acids as docosahexaenoic acid (DHA) and 0.35% as arachidonic acid (AA). Since preterm infants are born with much less total body DHA and AA, we suggest that preterm infant formulas should include at least 0.35% DHA and 0.4% AA. Higher levels might confer additional benefits and should be further investigated because optimal dietary intakes for term and preterm infants remain to be defined. For pregnant and lactating women we consider it premature to recommend specific LC-PUFA intakes. However, it seems prudent for pregnant and lactating women to include some food sources of DHA in their diet in view of their assumed increase in LC-PUFA demand and the relationship between maternal and foetal DHA status.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».