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Enregistrement W4390903778 · doi:10.21203/rs.3.rs-3824823/v1

Early Pumping Behaviors Predict Pumped Milk Volume, Achievement of Secretory Activation and Coming to Volume in Breast Pump-Dependent Mothers of Preterm Infants

2024· preprint· en· W4390903778 sur OpenAlexaff
Clarisa Median-Poeliniz, Rebecca Hoban, Marisa Signorile, Judy Janes, Paula P. Meier

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal Respiratory Health Research
Établissements canadiensTed Rogers Centre for Heart ResearchUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVolume (thermodynamics)Breast milkOdds ratioSodiumAnimal scienceMedicineChemistryInternal medicinePhysicsBiologyThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objective: Pumping studies in mothers of preterm infants are limited by self-reported pumping behaviors and non-objective measures of pumped milk volume and secretory activation (SA). Study Design: Non-randomized observational study of first 14 days postpartum in 29 mothers of preterm infants. Smart pumps measured and stored pumping behaviors and pumped milk volume. Selective ion electrodes measured sodium and sodium:potassium ratio to determine SA. Generalized estimating equations, cluster analyses and multivariate regression were used. Results: SA was delayed (median 5.8 days) and impermanent. Each additional daily pumping increased odds of SA within 2 days by 48% (p=.01). High-intensity pumping mothers (N=17) had greater daily and cumulative pumped milk volume than low-intensity pumping mothers (N=12). Pumping variables showed daily changes in the first week, then plateaued. Conclusion: The first week postpartum is critical for optimizing pumping behaviors. Accurate, objective measures of pumping behaviors, pumped milk volume and SA are a research priority.

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)0,004
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
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)0,0010,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,351 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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