State of the evidence from clinical trials on human milk fortification for preterm infants*
Notice bibliographique
Résumé
Infants born preterm or low birth weight are at risk for morbidity, mortality and later neuroimpairment. Appropriate early post-natal growth is associated with better outcomes in-hospital and post-discharge. Therefore, nutritional strategies that support growth may improve the long-term health of this population. Mother's milk with donor milk as a supplement are preferred sources of nutrition for these infants but may not always support growth, especially amongst infants born of very low birth weight (<1500 g) and or those with a major morbidity. Systematic reviews of randomised controlled trials to date demonstrate that multi-nutrient fortification of human milk improves in-hospital growth of preterm infants although data on long-term neurodevelopment are lacking. Further, individualised approaches to fortification based on milk analysis or the infant's metabolic response may improve growth over standard fortification. The evidence is insufficient to inform the timing of introducing fortifier, routine fortification of feeds post-discharge or routine use of fortifiers made from human instead of bovine milk. Importantly, there is insufficient data to determine if these fortification practices improve relevant clinical or neurodevelopmental outcomes. In sum, there is an urgent need for well-designed clinical trials to assess potential benefits and risks of fortification practices and at what cost.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».