Length Normalized Indices for Fat Mass and Fat-Free Mass in Preterm and Term Infants during the First Six Months of Life
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Postnatal tissue accretion in preterm infants differs from those in utero, affecting body composition (BC) and lifelong morbidity. Length normalized BC data allows infants with different body lengths to be compared and followed longitudinally. This study aims to analyze BC of preterm and term infants during the first six months of life. METHODS: The BC data, measured using dual energy X-ray absorptiometry, of 389 preterm and 132 term infants from four longitudinal studies were combined. Fat-mass/length² (FMI) and fat-free mass/length² (FFMI) for postmenstrual age were calculated after reaching full enteral feeding, at term and two further time points up to six months corrected age. RESULTS: Median FMI (preterm) increased from 0.4 kg/m² at 30 weeks to 2.5, 4.3, and 4.8 kg/m² compared to 1.7, 4.7, and 6 kg/m² in term infants at 40, 52, and 64 weeks, respectively. Median FFMI (preterm) increased from 8.5 kg/m² (30 weeks) to 11.4 kg/m² (45 weeks) and remained constant thereafter, whereas term FFMI remained constant at 11 kg/m² throughout the tested time points. CONCLUSION: The study provides a large dataset of length normalized BC indices. Followed longitudinally, term and preterm infants differ considerably during early infancy in the pattern of change in FMI and FFMI for age.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».