Comparing Impacts of Donor Human Milk to Formula Supplementation on the Gut Microbiome of Full-Term Infants Born Via Cesarean Section: Protocol for a Pilot Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A disrupted gut microbiome during an infant's first 1000 days of life can lead to long-lasting negative effects on child health. Cesarean delivery and formula feeding are two factors that can detrimentally impact infant microbiome development as well as maternal mental health. Donor human milk may be a superior supplementation alternative to formula. RESEARCH AIM: To examine donor human milk supplementation compared to formula supplementation in full-term infants born via Cesarean section and the impact on the infant gut microbiome, infant health outcomes, breastfeeding outcomes, and maternal mental health.Methods and Planned Analyses:We are conducting a pilot clinical randomized controlled trial, comparing donor human milk to formula supplementation for 187 full-term infants born via Cesarean section who are breastfeeding and require supplementation in the first postnatal week of life. Infant stool samples, breastfeeding outcomes, maternal mental health, and child health outcomes will be measured at 1-week, 3-, 6-, and 12-months postpartum. Additionally, child health and maternal mental health are being assessed at 18- and 36-months postpartum. DISCUSSION: This study will generate essential data on the association between supplementation types and the full-term infant microbiome, breastfeeding exclusivity and duration, and infant health. It will also provide preliminary data to inform a multi-site, longitudinal mixed-methods randomized controlled trial that will assess longer term child health outcomes. This evidence may be used to inform guidelines and policies that will increase accessibility to and raise awareness of donor human milk as a supplementation option in this population.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».