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Enregistrement W2507446257 · doi:10.1136/archdischild-2016-311535.27

TO INVESTIGATE THE EFFECT OF THE PASTEURISATION PROCESS ON TRACE ELEMENTS IN DONOR BREAST MILK

2016· article· en· W2507446257 sur OpenAlexaff
Nor Mohd Taufek, David Cartwright, Amitha K. Hewavitharana, Pieter Koorts, Helen McConachy, Karen Whitfield, Mark R. Davies

Notice bibliographique

RevueArchives of Disease in Childhood · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueInfant Nutrition and Health
Établissements canadiensRoyal Ottawa Mental Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePasteurizationTRACE (psycholinguistics)Breast milkProcess (computing)Food scienceBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: To investigate the effect of the pasteurisation process on trace elements in donor breast milk. METHOD: Premature infants often receive donor breast milk when the mother is unable to produce sufficient breast milk. It is widely accepted that donor milk has considerable advantages over formula milk.1 The Royal Brisbane and Women's Hospital (RBWH) has a milk bank that receives milk donated by women which undergoes a pasteurisation process.2 This study investigated the effect of pasteurisation on a range of trace elements in donor milk.A total of 14 participants who donated to the milk bank were recruited in this study. A 2 ml sample was collected pre- and post- pasteurisation, and frozen at -80 °C. Post-natal age of the milk was documented. Inductively-coupled plasma mass-spectrometry was used to analyse the following trace elements - zinc (Zn), copper (Cu), selenium (Se), manganese (Mn), iodine (I), iron (Fe), molybdenum (Mo) and bromine (Br). The study received ethical approval from RBWH and The University of Queensland Ethics Committee. RESULTS: No significant difference was found between the levels of any of the trace elements tested pre- and post-pasteurisation. The following p-values were calculated - Zn (0.82), Cu (0.80), Se (0.97), Mn (0.63), I (0.99), Fe (0.05), Mo (0.41), Br (0.59). The following ranges in mcg/L of trace elements were calculated - Zn (365.4-5460.0), Cu (157.6-820.5), Se (10.6-23.7), Mn (0.55-3.24), I (66.4-215.3), Fe (101.5-473.1), Mo (0.20-5.45), Br (704.9-3379.0). Spearman's rank correlation analysis showed significant correlations between post-natal age of milk and trace elements - Zn (ρ=-0.578), Se (ρ=-0.627). Fe (ρ=-0.704), and Mo (ρ=-0.534). No significant correlation was found for Cu, Mn, I, and Br. CONCLUSION: This study found that the pasteurisation process had minimal effect on trace element levels in donor breast milk. However, it was noted that there was a correlation between post-natal age of donor milk and Zn, Se, Fe and Mo. Further work is needed to establish factors that may influence levels of trace elements in donor milk such as post-natal age.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations4
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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