MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2495877624 · doi:10.3920/978-90-8686-764-6_32

Effect of domperidone to increase breast milk volume

2013· book-chapter· en· W2495877624 sur OpenAlexaff
Marsha Campbell‐Yeo, Elizabeth Asztalos

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBreastfeeding Practices and Influences
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science CentreIzaak Walton Killam Health CentreDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDomperidoneBreastfeedingMedicineBreast milkMilk productionBreast feedingDuration (music)PediatricsIntensive care medicineAnimal scienceDopamineEndocrinologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mother's own breast milk is considered to be the optimal form of nutrition for all infants. Its use has been associated with a reduction in neonatal morbidities and improvements in neurodevelopmental outcome. Despite this compelling data, a significant discrepancy remains between the rates of breastfeeding initiation and the rates examining duration and exclusivity of breastfeeding. While the reasons for this decline are multifactorial, actual or perceived concerns regarding milk supply are common. Non-pharmacological measures considered to be the first choice for the treatment of low milk supply have been associated with a variable level of success in augmenting milk production. Thus, the use of a pharmacological agent is often prescribed. Many questions remain regarding the role and best option of galactogogues. Domperidone, a dopamine antagonist, is an effective treatment for most mothers with insufficient milk supply. Even at low doses, domperidone has been associated with increases in milk volumes in some women experiencing insufficient milk production. However, further study related to the optimal dose, duration of treatment, and safety consideration of both mothers and their infants is needed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetBreastfeeding Practices and Influences→Travaux en français237 207→