Effect of domperidone on milk production in mothers of premature newborns: a randomized, double-blind, placebo-controlled trial.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Varying degrees of success have been reported with strategies to increase milk production when lactation is failing. The objective of this study was to investigate the efficacy of domperidone in augmenting milk production in mothers of premature newborns. METHODS: Twenty patients were randomly assigned to receive either domperidone or placebo for 7 days. Milk volume was measured daily. Domperidone levels were measured in randomly selected milk and serum samples on day 5 of the study. Serum prolactin levels were measured before the start of the study, on day 5 and on day 10 (3 days after the last dose of the study medication). RESULTS: Data from 16 patients were available for analysis (7 in the domperidone group and 9 in the placebo group). When compared with baseline values, the mean increase in the volume of milk production from day 2 to 7 was 49.5 (standard deviation [SD] 29.4) mL in the domperidone group and 8.0 (SD 39.5) mL in the placebo group (p < 0.05); proportionally this represented an increase of 44.5% and 16.6% respectively. The serum prolactin levels were similar in the 2 groups at baseline; by day 5 they were significantly higher in the domperidone group than in the placebo group, returning to baseline levels in both groups 3 days after the last dose of the study medication. Very small amounts of domperidone were detected in the breast milk samples. INTERPRETATION: In the short term domperidone increases milk production in women with low milk supply and is detected at low levels in breast milk.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».