MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4406143993 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2024.53332

Macronutrients in Human Milk Exposed to Antidepressant and Anti-Inflammatory Medications

2025· article· en· W4406143993 sur OpenAlexaboutno aff
Essi Heinonen, Kerri Bertrand, Christina Chambers

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBreastfeeding Practices and Influences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJanssen PharmaceuticalsNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institutes of HealthPfizerVetenskapsrådetUniversity of California, San DiegoRegeneron PharmaceuticalsEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentSanofiGenentechAstraZenecaKarolinska InstitutetAmgenGlaxoSmithKline
Mots-clésBreastfeedingMedicineCohortBody mass indexCohort studyPregnancyPhysiologyPediatricsInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: The association between maternal medications and the macronutrient composition of human milk has not been studied. Objective: To compare macronutrient levels in milk samples from mothers treated with long-term medications with samples from untreated healthy and disease-matched control mothers (DMCs). Design, Setting, and Participants: A cross-sectional study using samples collected between October 2014 and January 2024 from breastfeeding mothers in the US and Canada invited to participate to the Mommy's Milk Human Milk Research Biorepository at the University of California, San Diego. Of 3974 samples from unique individuals in the biorepository, 310 were from mothers treated with 1 of 4 categories of medications, 151 from DMCs with the same underlying disorders, and 73 from healthy untreated mothers, frequency matched on infant age and sex. Of these, 150 were excluded because they had more than 1 medication exposure or were outliers. Data were analyzed from March to June 2024. Exposures: Continuous treatment with selective serotonin reuptake inhibitors (SSRIs), monoclonal antibodies (MABs), systemic steroids, and other anti-inflammatory drugs (ADs) in the 14 days before milk sample collection. Main Outcomes and Measures: Levels of protein, fat, carbohydrate, and total energy were measured with SpectraStar 2400 near infrared analyzer and compared across groups with analysis of covariance adjusted for infant and maternal age, parity, maternal body mass index, infant sex, exclusive breastfeeding, feeding frequency, collection time, maternal cannabis use, and occupation. Results: A total of 384 samples were collected; 194 infants (50.5%) were female; the mean (SD) age of the maternal cohort was 33.5 (4.4) years, and infant age at collection was 6.6 (5.4) months. Mean (SD) protein levels were 15% to 21% lower in samples from exposed mothers (0.92 [0.56] g/100 mL for 63 SSRIs, 0.85 [0.51] g/100 mL for 63 MABs, 0.88 [0.37] g/100 mL for 33 steroids, and 0.85 [0.54] g/100 mL for 20 other ADs) compared with 64 samples from healthy mothers (1.08 [0.50] g/100 mL). Adjusted differences were significant for SSRIs and steroids (F1, 91 = 4.32; P = .04 and F1,59 = 5.00, P = 0.03, respectively). Mean (SD) fat and energy were 10% to 22% lower in samples from mothers with other ADs (3.40 [1.21] g/100 mL for fat and 69.56 [15.35] kcal/100 mL for energy) than from healthy (3.85 [1.66] g/100 mL for fat and 77.16 [22.08] kcal/100 mL for energy) and DMC (4.38 [1.90] g/100 mL for fat and 80.60 [24.70] kcal/100 mL for energy) mothers. Adjusted differences were only significant for fat compared with DMC (F1,88 = 6.22; P = .01). Conclusions and Relevance: In this cross-sectional study, some maternal medications were associated with lower levels of protein and fat in milk, which could impose health risks for breastfed infants. Other factors that could influence macronutrient levels need to be clarified before the clinical implications of these findings can be confirmed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,407

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,310 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJAMA Network OpenMême sujetBreastfeeding Practices and InfluencesTravaux en français237 207