Factors affecting lactoferrin concentration in human milk: how much do we know?
Notice bibliographique
Résumé
Lactoferrin (LF) is a breast milk glycoprotein with antimicrobial and anti-inflammatory effects. Its beneficial properties in infants, especially in those born preterm, are currently being studied in clinical trials. However, the maternal and nursing infant factors that may affect LF concentration in breast milk are still not clear. We conducted a systematic review to investigate the factors that may affect the concentration of LF in breast milk. We used a 2-step approach to identify the eligible studies according to inclusion/exclusion criteria, and to determine which studies would be considered. We included 70 qualified articles from 29 countries with publication dates ranging from 1976 to 2015. We described the correlation between LF concentration in breast milk and lactation stage; 10 maternal factors, such as race, parity, among others; and 2 infant factors: infections and prematurity. Colostrum has the highest LF levels, but they decrease with days postpartum. No other factor has been consistently associated with LF concentration. A major limitation of the majority of the published studies is the small sample size and the different methods used to measure LF concentration. Therefore, there is a need for large, multicenter studies with standardized study design, sample collection, and LF measurement methods to identify clinically significant factors associated with LF expression in breast milk, which will help promote exclusive breastfeeding in preterm infants.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».