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Enregistrement W2970505621 · doi:10.1096/fasebj.31.1_supplement.650.36

Maternal Factors and Human Milk Oligosaccharide Composition in the CHILD Cohort

2017· article· en· W2970505621 sur OpenAlexafffundabout
Bianca Robertson, Lars Bode, Atul Sharma, Allan B. Becker, Piush J. Mandhane, Padmaja Subbarao, Stuart E. Turvey, Diana L. Lefebvre, Malcolm R. Sears, Meghan B. Azad

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueInfant Nutrition and Health
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of British ColumbiaUniversity of AlbertaChildren's Hospital Research Institute of ManitobaUniversity of ManitobaManitoba HealthUniversity of TorontoGeorge & Fay Yee Centre for Healthcare Innovation
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchResearch Manitoba
Mots-clésInterquartile rangeMedicineLactationBreast milkBreastfeedingParity (physics)CohortBreast feedingPregnancyAnimal sciencePhysiologyInternal medicineBiologyPediatricsBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rationale Accumulating evidence suggests that human milk oligosaccharides (HMOs) impact infant health. However, which maternal factors influence HMO composition is largely unknown. Methods We analyzed 427 breast milk samples from the Canadian Healthy Infant Longitudinal Development (CHILD) study by rapid high‐throughput HPLC to determine associations between HMO composition and maternal age, ethnicity, parity, secretor blood group status, method of delivery and milk collection time postpartum. Milk samples were collected at 4 months postpartum (median 16 weeks, interquartile range 14–19 weeks). Spearman correlations, t‐tests and multivariable linear regression were used to evaluate relationships between HMO composition and maternal factors. Results Maternal secretor blood group status, lactation time postpartum, and parity were significantly and independently associated with total HMO concentration. Secretor mothers, expressing an active FUT2 gene, had increased levels of total HMOs when compared to non‐secretors (mean 15,908 ± 1,513 vs. 8.935 ± 2,796 nmol/mL, p<0.001). Non‐secretor status was more common among Asian vs. Caucasian mothers (40% vs. 26%, p=0.04). Total HMO level decreased with increasing time postpartum (adjusted b: −66 nmol/L per week; 95%CI −113, −19; p=0.006), although some individual HMOs increased, including: 3′‐fucosyllactose (3′FL, Spearman r = +0.15), 3′‐sialyllactose (3′SL, +0.18), lacto‐N‐fucopentaose‐III (LNFPIII, +0.12), and especially disialyllacto‐N‐tetraose (DSLNT, +0.28) (all p<0.02). Furthermore, total HMO levels increased with parity (adjusted b: +529 nmol/mL per child; 95%CI 173, 884; p<0.01). In contrast, maternal age and method of delivery were not significantly associated with total HMO level. Conclusion Our data suggest that both genetic and non‐genetic maternal factors influence HMO composition. Whether these associations have implications for infant health remains to be investigated. Support or Funding Information This study was funded by Research Manitoba and supported by the Canadian Institutes of Health Research and the Allergy, Genes and Environment Network of Centres of Excellence.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,425
Score d'incertitude au seuil0,846

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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