Effects of breast-feeding compared with formula-feeding on preterm infant body composition: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
We conducted a systematic review and meta-analysis to compare the effect of breast-feeding and formula-feeding on body composition of preterm infants. We searched the literature using PubMed, Cochrane Central Library Issue, Ovid (Medline), Embase and other resources such as Google Scholar, electronic databases and bibliographies of relevant articles; two reviewers collected and extracted data independently. All the authors assessed risk of bias independently using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). A fixed-effects meta-analysis was undertaken with RevMan 5 software (The Cochrane Collaboration) using the inverse variance method (P≥0·05; χ 2 test). In contrast, a random-effects meta-analysis was carried out. Altogether, 630 articles were identified using search strategy, and the references within retrieved articles were also assessed. A total of six studies were included in this systematic review. In formula-fed infants, fat mass was higher at term (mean difference 0·24 (95 % CI 0·17, 0·31) kg), fat-free mass was higher at 36 weeks of gestational (mean difference 0·12 (95 % CI 0·04, 0·21) kg) and the percentage of fat mass was higher at 36 weeks of gestation (mean difference 3·70 (95 % CI 1·81, 5·59) kg) compared with breast-fed infants. Compared with breast-feeding, formula-feeding is associated with altered body composition from birth to term in preterm infants. The effects of formula-feeding on preterm infant body composition from term to 12-month corrected age are inconclusive in our study. Well-designed studies are required in the future to explore the effects of formula-feeding compared with breast-feeding.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».