The impact of donating milk on the health of milk donors and their infants: A systematic review and meta‐analysis protocol
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Breast milk is the recommended nutritional source for newborns and has been associated with decreased morbidity in low-birth-weight and preterm infants. In situations where breast milk is not available, donor breast milk is an alternative. Milk banking is becoming increasingly common worldwide to meet this need. Although the benefits of donor breast milk for the recipient infant are well established, the health impact on the breast milk donor and the infant of the breast milk donor is an area of current research. We aim to synthesize and evaluate the available evidence regarding the impact of donating breast milk on the health, lactation, and well-being of the breast milk donor, and the health and growth of the infant of the breast milk donor. Methods: We will search electronic databases, grey literature, and the websites of relevant international organizations. We will include studies that involve lactating women and their infants, healthy or with health conditions, who donate breast milk, without restrictions on study date, language, or study design. If sufficient homogeneity exists between studies, we will complete meta-analyses. We will evaluate the risk of bias using the Risk of Bias tool or the Cochrane Risk of Bias in Non-Randomized Studies tool. We will evaluate the overall certainty of the evidence using the Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation approach. Conclusion: In this systematic review and meta-analysis, we will summarize the current literature regarding the effects of human milk donation on human milk donors and their infants.
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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 | 0,044 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,026 | 0,031 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,040 | 0,003 |
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 ».