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Enregistrement W4386890479 · doi:10.1038/s41467-023-41516-y

Breastfeeding and impact on childhood hospital admissions: a nationwide birth cohort in South Korea

2023· article· en· W4386890479 sur OpenAlexaff
Jeong-Seon Lee, Jae Il Shin, Sunyeup Kim, Yong‐Sung Choi, Youn Ho Shin, Jimin Hwang, Jung U Shin, Ai Koyanagi, Louis Jacob, Lee Smith, Han Eol Jeong, Yunha Noh, In‐Sun Oh, Sang Youl Rhee, Chanyang Min, Seong Cho, Steve Turner, Guillaume Fond, Laurent Boyer, Dong In Suh, Krishna Prasad Acharya, Ju‐Young Shin, Seung Won Lee, Dong Keon Yon

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBreastfeeding Practices and Influences
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish General HospitalMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesNational Research Foundation of KoreaMinistry of Food and Drug SafetyNational Research Foundation
Mots-clésBreastfeedingMedicineCohortPediatricsCohort studyEnvironmental healthDemographyFamily medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Benefits of breastfeeding for both the mother and the child are well established, but a comprehensive and robust study to investigate the protective effect of breastfeeding and attenuated time effect stratified by cause of morbidity are lacking. This study is based on the nationwide birth cohort in Korea that includes data on all infants born from 2009 to 2015. Of 1,608,540 children, the median follow-up period was 8.41 years (interquartile range, 6.76-10.06). When compared to children with fully formula feeding, the hospital admission rate was 12% lower in those with partially breastfeeding and 15% lower in those with exclusive breastfeeding. The apparent protective effect of breastfeeding was reduced with increasing age. Our study provides potential evidence of the beneficial association of breastfeeding on subsequent hospital admissions. The protective effect declined over time as the children grew older. Encouraging any breastfeeding for at least the first 6 months among infants is an important public health strategy to improve overall child health.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,314 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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