Body Composition in Very Preterm Infants: Role of Neonatal Characteristics and Nutrition in Achieving Growth Similar to Term Infants
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The identification of factors involved in the postnatal growth of preterm infants will help achieve growth similar to that of term infants. OBJECTIVES: As per protocol: to compare body composition in very preterm infants at term-corrected age (TCA) with that in term infants, and to explore relationships between neonatal characteristics and body composition in preterm infants. METHODS: Anthropometry, nutritional characteristics, and neonatal outcomes were prospectively collected in 26 preterm (<29 weeks) and 33 term (37-40 weeks) infants. Body composition using dual-energy X-ray absorptiometry (DXA) was measured at TCA in preterm infants and between days 7 and 10 in term infants. RESULTS: Parenteral nutrition in preterm infants provided a mean of 2.9 ± 0.2 and 2.1 ± 0.5 g/kg/day of intravenous amino acids and lipids, respectively, during the first week of life. The mean weight gain velocity from birth to DXA assessment was 12.1 ± 1.4 g/kg/day. Compared with term infants, preterm infants at TCA were shorter and lighter, with a smaller head circumference, a lower weight estimated by DXA (2,960 ± 552 vs. 3,843 ± 377 g), and increased skinfold thicknesses. Fat mass percent (13.9 ± 5.4%) and lean mass percent (84.7 ± 5.6%) in preterm infants were similar to those in term infants (14.7 ± 3.5 and 83.5 ± 3.6%, respectively). Neonatal weight gain velocity in preterm infants was positively associated with lean mass (grams). CONCLUSION: Subcutaneous fat is increased in preterm infants. Higher protein intake in preterm infants might increase weight gain velocity and achieve a lean mass comparable to that of term infants.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».