Validation of Correction Algorithms for Near-IR Analysis of Human Milk in an Independent Sample Set—Effect of Pasteurization
Notice bibliographique
Résumé
Commercial infrared (IR) milk analyzers are being increasingly used in research settings for the macronutrient measurement of breast milk (BM) prior to its target fortification. These devices, however, may not provide reliable measurement if not properly calibrated. In the current study, we tested a correction algorithm for a Near-IR milk analyzer (Unity SpectraStar, Brookfield, CT, USA) for fat and protein measurements, and examined the effect of pasteurization on the IR matrix and the stability of fat, protein, and lactose. Measurement values generated through Near-IR analysis were compared against those obtained through chemical reference methods to test the correction algorithm for the Near-IR milk analyzer. Macronutrient levels were compared between unpasteurized and pasteurized milk samples to determine the effect of pasteurization on macronutrient stability. The correction algorithm generated for our device was found to be valid for unpasteurized and pasteurized BM. Pasteurization had no effect on the macronutrient levels and the IR matrix of BM. These results show that fat and protein content can be accurately measured and monitored for unpasteurized and pasteurized BM. Of additional importance is the implication that donated human milk, generally low in protein content, has the potential to be target fortified.
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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 | 0,021 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».