Comparison of breast milk sodium‐potassium ratio, pro‐inflammatory cytokines, and somatic cell count as potential biomarkers of subclinical mastitis (623.21)
Notice bibliographique
Résumé
Background: SCM is an asymptomatic inflammatory condition of the lactating breast associated with infant growth faltering. A breast milk Na/K ratio >0.6 is the current indicator for SCM whereas in cows SCC is considered the ‘gold standard’. Our objective was to determine if potential biomarkers of human SCM (SCC, pro‐inflammatory cytokines) were associated with Na/K ratio at two stages of lactation. Methods: Breast milk samples were collected from 53 lactating Mam‐Mayan women with infants < 45d (early lactation) and 52 with infants 4‐6mo (late lactation). Inductively Coupled Plasma Mass Spectrometry measured Na and K. Flow Cytometry was used to measure SCC. Luminex measured 3 pro‐inflammatory cytokines (IL‐6, IL‐8, TNF‐α). Results: One‐fifth had a breast milk Na/K ratio >0.6; an elevated Na/K ratio was more common in early lactation (26%) compared to later lactation (15%). By contrast, both IL‐8 (10.3 vs 38.3 pg/mL) and SCC (313K vs 457K cells/mL) were lower in early verses later lactation. The Na/K ratio was positively correlated with all 3 pro‐inflammatory cytokines in early lactation whereas only IL‐8 was associated in later lactation. SCC was not correlated with either Na/K ratio or pro‐inflammatory cytokines in either stage of lactation. Conclusion: Potential biomarkers of SCM vary by stage of lactation. Based on the Na/K ratio, SCM is more prevalent during early lactation. Results suggest that pro‐inflammatory cytokines may emerge as possible biomarkers and that SCC may not be a useful biomarker of SCM in lactating mothers. Grant Funding Source : McGill University International Mobility Award, NSERC
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».