MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4386989285 · doi:10.1093/pch/pxad055.067

67 Infant Health Status Impacts the Neutrophil Phenotypes and Polyunsaturated Fatty Acids Composition in Human Milk

2023· article· en· W4386989285 sur OpenAlexaboutno aff
Rana Badewy, Michael Glogauer, Amir Azarpazhooh, Howard C. Tenenbaum, Kristin L. Connor, Michael J. Sgro, Richard P. Bazinet, Noah Fine, Chunxiang Sun, Sourav Saha, Jim Yuan Lai

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueInfant Nutrition and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreastfeedingMedicineLactationPhysiologyProspective cohort studyPolyunsaturated fatty acidFatty acidImmunologyBreast milkPregnancyInternal medicinePediatricsBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The abundance of human milk leukocytes, including neutrophils, changes in response to the health status of mothers and their infants. Elevated leukocyte counts occur during infant infection and return to baseline levels upon recovery. However, it is unclear how infant health status can affect the neutrophil phenotypes and the concentration of fatty acids in their mothers’ human milk. Objectives This study investigates the association between infant health status and human milk neutrophil counts and activation state, and fatty acid levels, in human milk. Design/Methods This is a prospective cohort study of 50 healthy breastfeeding mothers recruited from St. Michael’s hospital, in Toronto, Ontario, who were followed up from 2-4 weeks until 4 months postpartum. Human milk samples were collected from participants and data regarding infant health status were collected from self-reported questionnaires completed by participants at both timepoints, then imputed based on whether infants had taken antibiotics, had been hospitalized, or had been diagnosed with a medical condition, at least 2 weeks prior to samples collection. Neutrophils were quantified using flow cytometry and labelled with a panel of antibodies to detect specific cluster of differentiation (CD) biomarkers. Fatty acids were identified and quantified using a gas chromatography-flame ionization detector (GC-FID). Linear mixed-effects models were used to evaluate the correlation between infant health status and changes in neutrophil counts, along with their expressed CD markers, and fatty acids composition in human milk during lactation. Results The CD markers were classified into 4 categories based on their function: degranulation/activation markers (CD63, CD64, and CD66a), an immunoregulation marker (CD16), adhesion markers (CD11b, CD18), and a lipopolysaccharide receptor (CD14). Human milk from mothers whose infants had a health condition had neutrophils which significantly expressed elevated levels of the CD64 biomarker (β: 85.65, p=0.009 in adjusted models), compared to human milk from mothers of healthy infants. However, there were no significant associations between infant health status, absolute hmPMN counts, andother CD biomarkers (p>0.05). There were also elevated levels of arachidonic acid (β: 0.12, p=0.013) and C22:5n-6 (β: 0.06, p=0.015) fatty acids in the human milk of mothers whose infants had a health condition, compared with human milk from mothers of healthy infants, after adjusting for maternal age, post-pregnancy body mass index, infant sex, and infant feeding pattern. Conclusion This study demonstrates that infant health status is associated with changes in human milk immunological components, suggesting an inflammatory protective response mechanism in the mammary glands triggered by infants infection. How these alterations can affect infant health outcomes in the short and longer terms need critical consideration.

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)0,000
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,306
Écart entre enseignants0,289 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePaediatrics & Child Health→Même sujetInfant Nutrition and Health→Travaux en français237 207→