Nutrient Intake in the First Two Weeks of Life and Brain Growth in Preterm Neonates
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Optimizing early nutritional intake in preterm neonates may promote brain health and neurodevelopment through enhanced brain maturation. Our objectives were (1) to determine the association of energy and macronutrient intake in the first 2 weeks of life with regional and total brain growth and white matter (WM) maturation, assessed by 3 serial MRI scans in preterm neonates; (2) to examine how critical illness modifies this association; and (3) to investigate the relationship with neurodevelopmental outcomes. METHODS: Forty-nine preterm neonates (21 boys, median [interquartile range] gestational age: 27.6 [2.3] weeks) were scanned serially at the following median postmenstrual weeks: 29.4, 31.7, and 41. The total brain, basal nuclei, and cerebellum were semiautomatically segmented. Fractional anisotropy was extracted from diffusion tensor imaging data. Nutritional intake from day of life 1 to 14 was monitored and clinical factors were collected. RESULTS: Greater energy and lipid intake predicted increased total brain and basal nuclei volumes over the course of neonatal care to term-equivalent age. Similarly, energy and lipid intake were significantly associated with fractional anisotropy values in selected WM tracts. The association of ventilation duration with smaller brain volumes was attenuated by higher energy intake. Brain growth predicted psychomotor outcome at 18 months' corrected age. CONCLUSIONS: In preterm neonates, greater energy and enteral feeding during the first 2 weeks of life predicted more robust brain growth and accelerated WM maturation. The long-lasting effect of early nutrition on neurodevelopment may be mediated by enhanced brain growth. Optimizing nutrition in preterm neonates may represent a potential avenue to mitigate the adverse brain health consequences of critical illness.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».