A protocol for a proof-of-concept randomized control trial testing increased protein quantity and quality in ready-to-use therapeutic food in improving linear growth among 6-23-month-old children with severe wasting in Malawi
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Ready-to-use therapeutic foods (RUTFs) have successfully promoted recovery from severe wasting and increased treatment coverage. However, RUTFs do not sufficiently improve linear growth, leaving many survivors of severe wasting at risk of persistent stunting, which is associated with high mortality risk, poor child development and non-communicable diseases in adulthood. High protein quantity and quality can stimulate linear growth. AIM: The trial aims to assess whether higher-protein-RUTF leads to higher concentrations of markers of linear growth compared to standard RUTF among 6-23 months old children with severe wasting. METHODS: We designed a higher protein quantity and quality RUTF for a proof-of-concept (PoC) double-blind randomized controlled trial. OUTCOMES: The primary outcome is a change in insulin-like growth factor-1 (IGF-1), a hormone positively associated with linear growth after four weeks of treatment. Secondary outcomes include changes in ponderal and linear growth and in body composition from baseline to eight weeks later; plasma amino acid profile at four weeks; acceptability and safety. IMPLICATIONS: These findings will help in informing the potential impact of increased protein in RUTF on linear growth when treating severe wasting towards conducting a larger clinical trial. TRIAL REGISTRATION: The trial has been registered on clinicaltrial.gov (NCT05737472).
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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 | 0,051 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,137 | 0,024 |
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 ».