SMOFlipid Impact on Growth and Neonatal Morbidities in Very Preterm Infants
Notice bibliographique
Résumé
The soybean oil, medium-chain triglycerides, olive oil, and fish oil lipid (SMOFlipid) is increasingly being used worldwide without definite evidence of its benefits. We examined the effect of SMOFlipid on growth velocity and neonatal morbidities in very preterm infants. Very preterm infants who received soybean-based lipid emulsion between January 2015 and 2018 were compared with those who received SMOFlipids between 2019 and January 2022 in our neonatal tertiary center. Linear regression analysis was conducted to analyze the association between type of lipid emulsion and growth velocity. Modified log-Poisson regression with generalized linear models and a robust variance estimator (Huber−White) were applied to adjust for potential confounding factors. A total of 858 infants met our inclusion criteria. Of them, 238 (27.7%) received SMOFlipid. SMOFlipid was associated with lower growth velocity between birth and 36-week corrected gestational age compared with intralipid Δ weight z-score (adjusted mean difference (aMD) −0.67; 95% CI −0.69, −0.39). Subgroup analysis indicated that mainly male infants in the SMOFlipid−LE group had a lower Δ weight z-score compared to those in the intralipid group (p < 0.001), with no difference observed in females (p = 0.82). SMOFlipid was associated with a lower rate of bronchopulmonary dysplasia (BPD) (aRR 0.61; 95% CI 0.46, 0.8) and higher rate of late-onset sepsis compared with intralipid (aRR 1.44; 95% CI 1.22−1.69). SMOFlipid was associated with lower growth velocity and BPD but higher rate of late-onset sepsis—it is a double-edged sword.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».