Social-emotional functioning and dietary intake among children born with a very low birth weight
Notice bibliographique
Résumé
Very low birth weight (VLBW, <1500 g) infants are at an elevated risk of neurodevelopmental disorders, later obesity and cardiometabolic disease; if and how neurodevelopmental disorders impact chronic disease risk is poorly understood. The most common neurodevelopmental disorders experienced by VLBW children are those of social-emotional functioning. We compared dietary patterns and body composition between VLBW children with poor vs. typical social-emotional functioning using linear mixed models adjusted for sex, gestational age, cognitive impairment, parental education, and body mass index (BMI). VLBW children ( n=158) attending the Donor Milk for Improved Neurodevelopmental Outcomes trial with 5.5-year follow-up participated. Poor social-emotional functioning was based on standardized parent-rated questionnaires and/or parent-reported physician diagnosis of autism spectrum or attention-deficit/hyperactivity disorders. Most children had diets categorized as “needs improvement” (67%) or “poor” (27%) and 29% of children exhibited poor social-emotional functioning. Poor social-emotional functioning was positively associated with 100% fruit juice (β=0.3 cup equivalents/day; 95% CI 0.1, 0.5) and energy intake (β=118.1 kcal/day; 95% CI 0.9, 235.2). Children with poor social-emotional functioning were more likely to have a limited food repertoire ( p=0.02), but less likely to exceed dietary fat recommendations ( p=0.04). No differences in overall diet quality or body composition were observed. Diet counselling and research are essential to improving the nutrition of VLBW children to mitigate chronic disease risk. Trial registration — Optimizing Mothers’ Milk for Preterm Infants Program of Research: Study 1 – Impact of Donor Milk at Kindergarten, NCT02759809, https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02759809 . Novelty: Overall diet quality and body composition did not differ between VLBW children with poor vs. typical social-emotional functioning. Most had diets “needing improvement” or “poor” according to the Healthy Eating Index-2010. Diet counselling may help mitigate chronic disease risk in this vulnerable population.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».