Docosahexaenoic acid level of breast milk of iranian women in low fish – consuming and high fish – consuming regions
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Sufficient intakes of docosahexaenoic acid (DHA) via breast milk are required for optimizing visual and neural development at early stages of life. Little or no information is available on DHA intakes and levels found in breast milk in Iranian women and surrounding regions. In this study we measure the DHA in the breast milk of lactating Iranian women from low and high – fish-eating regions and estimate their DHA intakes. Methods: This is a cross-sectional and prospective study done in two cities of Iran (Mashhad and Amol); 10 ml of mature breast milk were obtained from 40 healthy lactating women (selected randomly) at Imam Reza Hospital of Mashhad (a low fish-consuming area) and Amir Kola Children Hospital of Amol city (a high fish-consuming area). The data were analyzed in two samples by using t- independent test and Mann-Whitney test via SPSS version 11.5 software. Results: The breast milk DHA levels of mothers living in the high fish-consuming area (Amol) were significantly higher than mothers living in the low fish-consuming area (Mashhad, p< 0.01). It can be estimated that the average DHA intake of lactating Iranian women is approximately 184 mg/dl in Mashhad and 307 mg/dl in Amol. Conclusion: The DHA content of breast milk was higher in high-fish consuming area in comparison to the low-fish consuming area in Iran indicating that the DHA levels of breast milk are influenced by fish consumption.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».