Weaning and stunting affect nitrogen and carbon stable isotope natural abundances in the hair of young children
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Natural abundances of stable nitrogen and carbon isotopes (δ15N and δ13C) can vary with both dietary intake and metabolic (specifically catabolic) state. In low-income countries, weaning is a period of dietary transition from milk to plant-based foods and a high-risk period for malnutrition. We explored how diet and malnutrition impact hair δ15N and δ13C in young children by an observational, cross-sectional study in Cox’s Bazar District, Bangladesh [255 children, 6–59 months with 19.6% wasted (7.1% severely) and 36% stunted (9.8% severely)]. Hair δ15N and δ13C exhibited exponential decreases with age, with the loss of one trophic level (3.3‰ and 0.8‰, respectively) from 6 to 48 months, which we associate with the shift from exclusive breastfeeding to complete weaning. After adjustment for age and breastfeeding status, hair isotopic values were unaffected by wasting but lower in severe stunting (−0.45‰ to −0.6‰, P < 0.01). In this population of young children, whose isotopic values in hair primarily depended on age, we failed to observe any effect of wasting, likely due to opposite, compensating effects between dietary and metabolic changes involved. In contrast, we evidenced low δ15N and δ13C values in severely stunted children that likely indicate chronic exposure to diets low in animal products.
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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) | 0,002 | 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 ».