Microbiological analysis of donor human milk over seven years from the Hearts Milk Bank (United Kingdom)
Notice bibliographique
Résumé
When maternal milk is unavailable, donor human milk (DHM) from human milk banks (HMBs) is the optimal alternative, as recommended by the World Health Organisation. The microbiota of DHM could contain opportunistic pathogens, which means rigorous microbiological screening for DHM, prior to pasteurisation, is recommended to safeguard recipients. Here, an analysis of 6863 DHM samples from 1419 donors at the Hearts Milk Bank between 2017 and 2023 showed approximately 70.1% of samples exhibited a total viable count (TVC) between 10³-10⁵ CFU/mL, while 18.3% yielded no growth; 11.5% of samples exceeded the 10⁵ CFU/mL threshold. Staphylococcus was the most prevalent genus, with S. epidermidis found in 61.5% of samples. A significant ( p < 0.05) negative co-occurrence was observed between S. epidermidis and Gram-negative opportunistic pathogens. Overall, 16.8% of DHM samples failed to meet UK microbiological screening criteria, with 68.3% of these failures due to exceeding TVC thresholds. S. epidermidis accounted for approximately 10.2% of the total failed samples. The majority of DHM samples met the current microbiological criteria specified in the National Institute for Health and Care Excellence (NICE) clinical guidance (CG93), “Donor milk banks: service operation”. The core species in DHM reflects microorganisms typically found on the skin. These findings highlight that the current UK thresholds and criteria could potentially be modified to increase the available supply of DHM without increasing microbiological risk. • Microbiological screening is conducted on raw and pasteurized donor human milk. • Of 6863 milk samples evaluated, 18.3% showed no microbial growth. • 17% of samples failed UK criteria - 68.3% as above total viable count threshold. • S. epidermidis dominated and negatively associated with Gram-negative pathogens.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».