Energy and Fat Intake for Preterm Infants Fed Donor Milk Is Significantly Impacted by Enteral Feeding Method
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pasteurized donor milk is the recommended supplement for preterm infants when mother's milk volumes are insufficient. Compared with mother's milk, the macronutrient content of donor milk is thought to be lower due to pasteurization and additional container changes during processing. Given that poor growth is concerning for preterm infants, it is important to understand how processing and feeding methods influence the nutrition composition of donor milk feeds. The research aim of this study was to determine the effects of pasteurization and feeding method on the macronutrient and energy composition of donor milk. Ten donor milk pools were pasteurized, prepared according to neonatal practices, and infused through nasogastric tubes to simulate 4 feeding methods: bolus, 30 minutes, 60 minutes, and continuous feeding over 4 hours. Macronutrient concentrations were assessed after pasteurization, preparation, and each feeding method using a mid-infrared human milk analyzer. RESULTS: There were no significant decreases in macronutrient content after pasteurization or bolus feeding. However, energy and fat losses increased with slower infusion rates. After continuous feeding for 4 hours, energy and fat concentrations decreased by a mean of 17.3 (15.8-18.8) kcal/dL and 2.08 (1.90-2.25) g/dL (P < .0001), respectively. CONCLUSIONS: Pasteurization did not significantly reduce donor milk macronutrient and energy content; however, feeding method significantly impacted the final delivery of energy and fat.
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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 | 0,002 |
| 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 ».