In parenteral nutrition–fed piglets, fatty acids vary by lipid emulsion and tissue sampled
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Children with intestinal failure without liver disease may be given soy-based lipid emulsion (SLE) or mixed lipid emulsion (MLE; containing soy, medium-chain triglyceride, olive, and/or fish oils). Both differ in essential fatty acid content: MLE has added arachidonic acid (AA) and docosahexaenoic acid (DHA). The aim of this study, in neonatal piglets, was to compare serum and tissue fatty acid composition when the emulsions were given at unrestricted doses. METHODS: We compared SLE (n = 15) and MLE (n = 15) at doses of 10-15 g/kg/day in parenteral nutrition (PN). On day 14 we collected serum and tissues. Using gas-liquid chromatography, percentage fatty acids were measured in serum, brain, and liver phospholipid. Comparisons were made to reference values from litter-matched controls (n = 8). RESULTS: Comparing median values, linoleic acid (LA) was lower for MLE vs SLE in serum (-27%), liver (-45%), and brain (-33%) (P < 0.001). AA was lower for MLE in serum (-25%), liver (-40%), and brain (-10%). DHA was higher for MLE in serum (+50%), liver (+200%), and brain (+10%). AA levels were lower for MLE vs control piglets in serum (-81%), liver (-63%), and brain (-9%). DHA levels were higher in serum (+41%), liver (+38%), and brain (+19%). CONCLUSION: This study in piglets has shown that, at unrestricted doses, MLE treatment is associated with low serum and tissue AA compared with SLE and healthy litter-matched controls. Although not yet proven, low tissue AA levels may have functional consequences, and these data support current practice avoiding MLE dose restriction.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».