Maternal BMI is positively associated with human milk fat: a systematic review and meta-regression analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Lack of robust estimates of human-milk nutrient composition and influential maternal factors, such as body composition, are barriers to informing nutrition policies and programs. OBJECTIVE: The objective was to understand the relation between maternal BMI and human-milk energy, fat, and/or total protein. METHODS: Four electronic databases (MEDLINE, Embase, CINAHL, and Web of Science) were searched. Outcomes assessed were human-milk energy (kcal/L), fat (g/L), and total protein (g/L) from mothers 1 to 6 mo postpartum. Studies with data on maternal BMI or weight and height that quantified human-milk energy, fat, or protein between 1 and 6 mo postpartum were eligible. Random-effects meta-regression weighted by the inverse of the study-level SE was completed for each of the 3 outcomes. The certainty of evidence for each outcome was assessed using the GRADE (Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation) approach. RESULTS: A total of 11,373 titles and abstracts were identified, and after full-text screening, 69 articles of 66 studies were included. Meta-regression results showed a positive association between maternal BMI and human-milk fat (β: 0.56 g/L; 95% CI: 0.034, 1.1; P = 0.04; I2 = 93.7%, n = 63 datapoints). There was no significant association between maternal BMI and human-milk energy (β: 3.9 kcal/L; 95% CI: -1.6, 9.5; P = 0.16, I2 = 93.3%, n = 40 datapoints) or total protein (β: 0.13 g/L; 95% CI: -0.16, 0.41; P = 0.37, I2 = 99.1%, n = 40 datapoints). The certainty of evidence for human-milk energy was low and the certainty of evidence for fat and total protein was very low. CONCLUSIONS: Meta-regression analysis of available literature suggested an association between maternal BMI and human-milk fat between 1 and 6 mo postpartum. Future studies are needed to confirm the relation between maternal BMI; variation in human-milk energy, fat, and protein content; and the implications for child growth and development. This review is registered with International Prospective Register of Systematic Reviews (PROSPERO 2018 CRD42018098808) at https://www.crd.york.ac.uk/prospero/.
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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 | 0,007 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,028 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».