Review of current best practices for human milk banking
Notice bibliographique
Résumé
Mother's/parent milk is the optimal way to feed infants and when unavailable, supplemental donor human milk is preferred. A safe supply of donor human milk should be available for all low birthweight infants for whom it has been shown to reduce morbidity. Human milk banking has been in existence for more than a century, although largely shut down during the 1980s, primarily due to fears of human immunodeficiency virus transmission. With renewed security in milk banking, has come an exponential growth in human donor milk use. Guidelines for milk banking have been published in many countries including Australia, France, India, Italy, Spain, Switzerland, the United Kingdom and the nonprofit organization PATH. The European Milk Bank Association and the Human Milk Banking Association of North America have also published recommendations for milk banks throughout Europe and North America, respectively. Although there is variability among these guidelines, there is general consensus on quality control measures required to provide a supply of safe donor milk. These measures include effective donor screening, safe collection, transport and storage of milk, standardized pasteurization and bacteriological testing. Operational considerations are also critical, such as appropriate training for staff, equipment maintenance and cleaning, protocol and record keeping and inspection and accreditation. Clearly delineating these key quality control measures provides an excellent foundation for establishing international guidelines. Acceptable modifications must be established for low- and middle-income countries that do not have sufficient resources; overly burdensome guidelines may make establishing a milk bank unnecessarily prohibitive. This review presents a summary of current best practices for human milk banking.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».