Comparison of the effects of two human milk fortifiers with different energy sources on the body composition of premature infants
Notice bibliographique
Résumé
Human milk fortification is recommended to meet the nutritional requirements of preterm infants. Most human milk fortifiers (HMFs) contain non-protein energy (NPE) predominantly as carbohydrate which may lead to high fat deposition relative to lean mass accretion. We hypothesized that fortifying human milk with a HMF containing NPE predominantly as fat (fatHMF) would result in a higher (1) lean mass accretion (percent lean mass) and (2) growth (anthropometry), compared to fortifying with an isocaloric, isonitrogenous HMF containing NPE predominantly as carbohydrate (carbHMF). In a double-blind randomized trial, 29 infants (≤32 weeks and appropriate for gestational age) admitted to the Neonatal Intensive Care Unit received either mother's milk fortified with the fatHMF (n = 14) or the carbHMF (n = 15). Body composition and growth measurements were performed at Baseline (at ≤10% of goal intake 150 ml/kg), Phase 1, and Phase 2 (3 weeks and 6 weeks, respectively, from starting HMF). Although neither percent lean (fat) mass nor growth were statistically different, by Phase 2 infants receiving fatHMF showed a 63% increase in percent fat mass, gained 1194 g in weight and 8.8 cm in length, whereas the carbHMF showed a 96% increase in percent fat mass, gained 1005 g in weight and 6.9 cm in length (p = 0.3586, 0.3815, and 0.1851 respectively). By Phase 2, the fatHMF infants gained 128 g in absolute dry lean tissue, whereas the carbHMF infants gained 99 g (p = 0.0362, Post hoc analysis). Differences of this magnitude are clinically important, but a larger study is required to demonstrate statistical significance.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».