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Enregistrement W7132893547

The Association between Maternal Oral Inflammation and the Composition of Breast Milk: A Cohort Study

2022· dissertation· W7132893547 sur OpenAlexfundno aff
Rana Badewy

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2022
Typedissertation
Langue
DomaineDentistry
ThématiqueOral microbiology and periodontitis research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoAlpha Omega Foundation
Mots-clésBreastfeedingProspective cohort studyPregnancyBreast milkCohort studyCohortBreast feedingPeriodontitisLactation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Maternal health conditions such as diabetes and obesity have been shown to be associated with altered breast milk composition. Periodontal diseases are among the common oral health conditions affecting mothers during pregnancy and postpartum. However, it is not known whether periodontal diseases affect breast milk composition (including immune cells, fatty acids, cytokines, etc.). Objectives: This study aimed to investigate the impact of maternal oral inflammatory load (OIL) on breast milk composition including neutrophil counts and activation state, and fatty acids concentrations. This study also aimed to identify the impact of maternal OIL on the oral health-related quality of life (OHRQoL) and the dietary intakes and quality of postpartum women. The association between maternal OIL and infant outcomes at birth were also investigated. Methods: This is a prospective cohort study where fifty breastfeeding mothers were recruited from St. Michael’s hospital and followed up from 2-4 weeks until 4-months postpartum. Oral rinse and breast milk samples were collected from the participants. Participants also completed an OHRQoL and 24-hr dietary recall questionnaires as part of the study. OIL, as expressed by the absolute oral neutrophil counts was used to assess the periodontal and oral inflammatory status of mothers. Mothers’ oral health state was categorized into “Healthy”, “Moderate” and “Severe” groups based on the oral neutrophil counts. Results: Mothers with moderate to severe OIL had a statistically significant decrease in the expression of activation biomarkers on breast milk neutrophils and decrease in the poly-unsaturated fatty acids at follow-up compared to baseline (p<0.01). Our study also showed a positive correlation between the maternal dietary inflammatory potential and OIL at follow-up. Infants of mothers with severe OIL had significantly lower birthweight z-scores compared to infants of mothers with moderate OIL (p=0.04). Conclusion: This study suggests that maternal OIL can affect breast milk composition. Future studies are needed to investigate the impact of the alterations in breast milk composition on infant health outcomes on the short and long term. This study represents a starting point for a new line of research aiming at filling the gap in the literature regarding this possible and clinically important association.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,332 · 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'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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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