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Enregistrement W2168878913 · doi:10.18433/j3ds3r

Safety and Efficacy of Galactogogues: Substances that Induce, Maintain and Increase Breast Milk Production

2010· review· en· W2168878913 sur OpenAlexvenueno aff
Antonio Alberto Zuppa, Paola Sindico, Claudia Orchi, Chiara Carducci, Valentina Cardiello, Piero Catenazzi, Costantino Romagnoli

Notice bibliographique

RevueJournal of Pharmacy & Pharmaceutical Sciences · 2010
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBreastfeeding Practices and Influences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBreast milkMetoclopramideLactationBreastfeedingDomperidoneBreast feedingSulpirideMilk productionMilk ThistleProlactinHormoneObstetricsPregnancyPharmacologyInternal medicinePediatricsAnimal scienceBiologyVomiting

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Poor production of breast milk is the most frequent cause of breast lactation failure. Often, physician prescribe medications or other substances to solve this problem. The use of galactogogues should be limited to those situations in which reduced milk production from treatable causes has been excluded. One of the most frequent indication for the use of galactogogues is the diminution of milk production in mothers using indirect lactation, particularly in the case of preterm birth. The objective of this review is to analyze to the literature relating to the principal drugs used as galactogogues (metoclopramide, domperidone, chlorpromazine, sulpiride, oxytocin, growth hormone, thyrotrophin releasing hormone, medroxyprogesterone). Have been also analyzed galactogogues based on herbs and other natural substances (fenugreek, galega and milk thistle). We have evaluated their mechanism of action, transfer to maternal milk, effectiveness and potential side effects for mother and infant, suggested doses for galactogogic effect, and recommendation for breastfeeding.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,119
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,323 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations181
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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