32 Risk Factors for Iron Deficiency in Formula-fed very Preterm Infants: A Population-based Study from Nova Scotia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Iron prophylaxis is routinely recommended for preterm infants, as they are vulnerable to develop iron deficiency (ID). Recent work from our group has demonstrated that despite early iron prophylaxis, ID is common in very preterm infants (VPI), with an incidence of 32% at 4 to 6 months corrected age (CA). Additionally, ID is more prevalent in exclusively formula-fed (FF) VPI compared to infants who are exclusively or partially breast-fed. Objectives To explore the risk factors associated with ID in the FF infants. Design/Methods A retrospective population-based cohort study was conducted using a provincial database. All VPI born in Nova Scotia from 2005 to 2018 who were exclusively fed with iron-rich formula (>10 mg/L) at 4 to 6 months CA were included. Information about formula type, iron intake from formula, and supplemental iron therapy at 4- to 6-month follow-up was extracted, as were neonatal variables. ID was defined as serum ferritin <20 and <12 mcg/L at 4- and 6-months CA, respectively. Results ID was present in 36.8% (105) of 285 FF infants. Table 1 shows key characteristics of ID and non-ID FF infants. Mean gestational age and birth weight were lower in the ID group. More babies in the ID group received blood transfusion (Odds:1.1-3.0). Other maternal and neonatal variables were comparable between the groups. ID children did not have a lower iron intake than non-ID children. Conclusion Lower gestational age, lower birth weight, and need for blood transfusions increased the risk of ID in FF infants. Optimal iron supplementation in this population should be guided by a risk-adapted strategy.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».