Supplementary Material for: Association between Growth Trajectories and Body Composition Outcomes in Very Preterm Infants: A Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: There is a need to establish realistic, rather than idealistic, postnatal growth targets. We aimed to characterize body composition outcomes of preterm infants growing along recently defined individualized growth trajectories. Methods: In this cohort study, infants born <33 weeks of gestation in the United States, Canada, Germany, and Austria between 2012-2022 were included if they had body composition measurements at term-equivalent age. Growth trajectories for each infant were generated retrospectively based on weight data collected at birth and at term-equivalent age. This allowed for the calculation of the difference between actual and target weight at term-equivalent age or discharge and stratification of infants into three growth trajectories: 1) 100g or further below target, 2) within target (±99g), and 3) 100g or more above target. Results: A total of 1052 infants were included. The median gestational age and birthweight were 28 weeks and 1060g, respectively. A linear correlation between the actual versus target weight difference and fat-free mass (FFM) z-scores was found (r = 0.34, p < 0.0001). Among infants whose weights remained within the target range (30%), the mean FFM z-score was -1.6 [SD: 1.2] and the mean body fat percentage was 15 [SD: 5.9]. In addition to lower mean FFM z-scores, infants whose weight fell below the target range had greater declines in weight, length, and head circumference z-scores. Conclusions: Weight trajectories below a recently defined target is linked to lower FFM. Further research is needed to determine whether prospectively targeting these individualized growth trajectories improves FFM outcomes.
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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 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,605 | 0,091 |
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 ».