The Deuterium Oxide Dilution Method to Quantify Human Milk Intake Volume of Infants: A Systematic Review—A Contribution from the ConcePTION Project
Notice bibliographique
Résumé
Background: Global health organizations recommend breastfeeding, but maternal pharmacotherapy can disrupt this due to safety concerns. Physiologically based pharmacokinetic (PBPK) models predict medication transfer through breastfeeding, relying on validated milk intake volume data. However, the literature is mainly focused on different measurement methods, or such intake data have been collected without systematic review. This systematic review therefore aims to gather data on human milk intake volume derived using the (dose-to-the-mother) deuterium oxide dilution method, allowing for comparison with the literature. Additionally, it aims to explore the effects of maternal conditions on milk intake volume. Methods: PubMed, Embase, Web of science, Cochrane library, Scopus and CINAHL were searched for studies on the dilution method and breastfeeding in healthy infants. Risk of bias was assessed using the Newcastle–Ottawa scale (NOS) and the Risk of Bias 2 (RoB2) tool. Data on mean human milk intake volume were extracted and synthesized (mL/day and mL/kg/day) throughout infancy. Results: Sixty studies (34 countries) reported on the milk intake volume of 5502 infants. This intake was best described by logarithmic regression y(mL/kg/day) = 149.4002 − 0.2268 × x − 0.1365 × log(x) (x = postnatal age, days). Maternal conditions showed no significant influence on human milk intake, except for maternal smoking (reduction). Conclusions: This function corresponds with previous research, particularly for infants aged between 1.5 and 12 months. The limited availability of early infancy data underscores the need for additional data for future PBPK modeling to enhance informed healthcare decisions and improve outcomes for mothers and 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 | 0,022 | 0,084 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».