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Enregistrement W7117897126 · doi:10.20372/afnr.v3i3.1823

A Comprehensive Review of Maternal Nutrition with Emphasis on the Nutritional Requirements of Lactating Women

2025· article· en· W7117897126 sur OpenAlexaboutno aff
Daniel Asfaw, Kassahun Ayele

Notice bibliographique

RevueNational Academic Digital Repository of Ethiopia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBreastfeeding Practices and Influences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreastfeedingMicronutrientPregnancyLactationBreast milkBreast feedingVitaminVitamin D and neurology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Breastfeeding periods are more nutrient-demanding than non-pregnant and non-lactating states. This review aims to examine, compare, and summarize the scientific data on the nutritional requirements of lactating mothers. Producing one liter of breast milk requires approximately 700 kcal of energy, making lactation a physiologically demanding process. Diets low in total energy or fat can mobilize of maternal fat stores, potentially leading to weight loss. Nursing mothers who consume more than 1 g/kg of protein per day can preserve their lean body mass. According to the U.S. and Canadian Recommended Dietary Allowances (RDA), the recommended carbohydrate intake for breastfeeding mothers is 210 g/day. Because maternal micronutrient status affects pregnancy outcomes, infant growth and development, and maternal health, it should be addressed from preconception through lactation. Due to maternal homeostatic mechanisms, many mineral levels do not fluctuate significantly during lactation, as absorption, excretion, and mobilization from body stores such as bone help maintain adequate mineral concentrations in breast milk and maternal circulation. In contrast, vitamin requirements increase significantly to support maternal health and infant growth. Lactating women require higher amounts of vitamins A, B12, C, and D than non-lactating women, as these vitamins and minerals are actively transferred into breast milk to support infant growth, immune function, and overall development. Maternal nutrition is therefore crucial for both mother and child. Increasing dietary intake during lactation is essential, and future research should evaluate culturally appropriate nutrition interventions, supplementation strategies, and food-based programs to improve maternal nutrient intake. Policy measures could include developing national maternal nutrition guidelines, promoting community-based education on dietary diversity, ensuring access to fortified foods or supplements, and integrating maternal nutrition support into existing healthcare and public health programs.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,304 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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