Improving the quality of donor human milk to take advantage of more of the health benefits of mother's own milk composition
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Pasteurized donor human milk (PDHM) is the recommended supplement when there is inadequate volume of mother's own milk (MOM) for very low birth weight (<1500 g, VLBW) infants. Differences in the composition of these milks may impact growth, morbidities or long-term development of infants. The aim of this review is to highlight current trends in understanding compositional differences between MOM and PDHM, technological advances in processing PDHM, and infant outcomes when VLBW infants are fed these milks. RECENT FINDINGS: Reported differences in the composition between MOM and PDHM are due to several factors including when and how milk is collected, sampled for analysis, and processed. Systematic reviews and primary research studies demonstrate that PDHM reduces the risk of necrotizing enterocolitis in VLBW infants but is also associated with slower postnatal growth. Work is ongoing to determine if alternative approaches to processing PDHM can improve milk composition and thereby infant growth and neurodevelopment and reduce morbidity. SUMMARY: PDHM is a key component of feeding VLBW infants when there is inadequate volume of MOM. Recent developments aim to optimize this source of nutrition and bioactive compounds for VLBW infants while further understanding limitations of its use.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».