Early Introduction of Complementary Foods is Associated with Higher BMI‐for‐Age but Not % Body Fat at 3 Years in Breast Fed Infants
Notice bibliographique
Résumé
Nutrition during the first months of life can affect the long term development of obesity. Previous studies were limited by retrospective analysis of infant feeding. We aimed to establish whether timing of complementary foods was associated with BMI and body composition at 3 years of age using a longitudinal design. Healthy breastfeeding infants were recruited from the vitamin D dose response study (NCT00381914) in Montreal, Quebec. Age of first solid food introduction and infant's diet were recorded during the first year. Children were evaluated at 3 years of age for weight and height to calculate BMI‐for‐age Z‐scores using CDC growth charts. Body composition was assessed using dual‐energy x‐ray absorptiometry. Timing of introduction of solids was significantly associated with BMI‐for‐age Z‐score but not % body fat or lean mass at 3 years of age (Table 1). In a multivariate regression model, introduction of solids 蠄4 months, predicted a +0.96 (95% CI: 0.28, 1.64) increase in BMI‐for‐age Z‐score compared to starting solids between 4 ‐ 6 months. This sample represents some selection bias; however, suggests timing of complementary foods may impact growth by 3 y of age. Table 1 Mean ± SD (n) BMI‐for‐age Z‐score and body composition at 3 years by timing of solid food introduction (n=65) At 3 years Timing of Introduction of Solids P ‐value ≤ 4 months (n=8) 4 ‐ 6 months (n=46) ≥ 6 months (n=11) BMI for age Z‐score, CDC growth charts 1.37 ± 0.85 0.48 ± 0.71 0.14 ± 0.89 0.003 n (%) Overweight, ≥ 85 th and <95 th percentile 4 (50%) 10 (22%) 3 (27%) 0.048 n (%) Obese, ≥ 95 th percentile 1 (12.5%) 0 0 % Body Fat 30.5 ± 4.1 29.8 ± 4.2 27.0 ± 5.7 0.138 % Lean Mass 65.6 ± 4.0 66.2 ± 4.2 68.8 ± 5.5 0.176 Grant Funding Source: Canadian Institutes of Health Research
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».