生活在城市环境中的塞内加尔哺乳期妇女视黄醇和 TBS 的动力学及其 TBS 与婴儿之间的关系 (TBS)

具体目标是：

确定示踪剂向母乳的转移 使用数学模型确定复合系数 (FaS) 使用生成的系数和母亲之间的 RID 方程估计 TBS 使用母亲之间的质量平衡方程估计母乳视黄醇的 TBS 从血清视黄醇使用母亲和孩子之间的质量平衡方程 评估母亲之间通过不同方法（RID 方程，使用血清或母乳衍生视黄醇的质量平衡方程）测量的 TBS 之间的一致性 评估母亲和孩子之间的关系儿童的 TBS 根据他们的状态评估母子对中维生素 A 的膳食摄入量

该研究是按照“神奇女侠模型”设计的。 它将在达喀尔市实施。 该研究将包括总共五十六 (56) 对哺乳期母子。 这些女性将被分成 8 组，每组 7 名女性。 该样本量包括 15% 的流失率。

在基线（第 0 天），将在禁食过夜后从所有女性身上获取血样。 女性也将被要求提供随意的牛奶样本。 然后，每位女性将口服 2.0 μmol 13C2-醋酸视黄酯（Gannon 等人，2014 年；Kaliwile 等人，2021 年）。 之后，参与者将食用以花生酱为主的零食来提供脂肪以改善剂量吸收。 这些妇女还将在第 14 天采集后续样本。 至于基线，将收集后续牛奶样本。 血液和牛奶的短期采样将在第 0 天和第 14 天以及第 14 天和第 109 天之间进行。 随着时间的推移，每位女性总共将采集 4 份血液样本和 4 份牛奶样本。

对于婴儿，RID 测试将从第 14 天开始。 在基线血液后，他们将接受 1.0 μmol 13C2-视黄醇乙酸酯，并将在第 28 天进行第二次血液样本。 因此，婴儿将有 2 个血样。

将向母亲解释该​​方案并获得她的书面同意。在开始研究方案之前，将对哺乳母婴对进行驱虫。

血样将用铝箔避光并以 3500 rpm 离心 15 分钟以将血清与凝块分离。 所有离心将在采血后一小时内使用离心机进行。 将血清分装到无菌低温小瓶中，并在实验室-80 °C 下储存。

关于牛奶样品，将在 2 个冷冻管中制备 2 个等分试样，并在野外 +4°C 和实验室 -80°C 下储存。

调查员填写的问卷可以收集母婴对的背景信息和饮食数据。 母婴对的膳食摄入量将使用非连续日的 2 次定量 24 小时膳食回顾进行评估（粮农组织，2018 年）。 女性最低膳食多样性 (MDD-W) 也将根据 24 小时膳食召回确定。 对于儿童，将根据世卫组织/联合国儿童基金会的最新建议（世卫组织/联合国儿童基金会，2021 年）评估婴幼儿喂养实践指标。

将根据标准程序进行人体测量，以评估母婴对的营养状况。

样品分析：

血清视黄醇浓度将通过 HPLC 测定。 血清和牛奶中 13C 的天然丰度将通过气相色谱-燃烧-同位素比质谱法 (GC-C-IRMS) 进行测量。 CRP和AGP将通过Biosystems A15自动分析仪测量。 视黄酯和血清类胡萝卜素将通过超高效液相色谱 (UPLC) 分析。

将通过使用 HemoCue 系统 (Hb-301) 测量全血中的血红蛋白 (Hb) 来评估贫血，并将使用 SD BIOLINE 疟疾抗原 P.f/Pan1 测试进行疟疾测试。

将对母子对子样本中的唾液样本进行进一步分析，以通过母剂量氘同位素稀释法测量产奶量。 唾液样本中的氘浓度将使用傅立叶变换红外光谱仪（FTIR Shimadzu IR Affinity，日本京都）进行测量。

模拟母亲中的视黄醇动力学：

血清和母乳视黄醇浓度和同位素富集数据将用于生成超级女性数据集。 基于模型的区室分析将使用已建立的维生素 A 代谢模型（Green 等人，2020 年；Gannon 等人，2018 年）将这些模型应用于血清和母乳浓缩的超级女性同位素示踪剂数据，并扩展这些模型以纳入示踪剂转移到母乳。

Fa和S因子的测定：

基于模型的区室分析的输出包括对基于生理的区室之间维生素 A 转移率的估计以及由此产生的模型结果；总示踪质量、半衰期、部分分解代谢率、处置率、平衡时间和血清/身体示踪剂分配（因子 S）。 使用吸收假设，将确定采样时吸收和储存的示踪剂剂量（与因子 Fa 和其他相关方程系数有关）。

TBS计算：

质量平衡方程：血清中示踪剂与示踪剂 (TTR)（未标记的视黄醇）的同位素比率将用于估计全身 VA 储存量 (TBS)，使用以下方程式和适当的假设：

TBS (μmol)= a × 1/TTR× (吸收和储存校正因子) a 为剂量 RID 方程： TBS (μmol)= Fa × S × (1/〖SAp〗) Fa 为分数吸收和保留在储存中的口服示踪剂剂量 S 是剂量平衡后血浆中视黄醇（标记的视黄醇/未标记的视黄醇）的比活性与肝脏中的比活性 SAP 是视黄醇（标记的视黄醇/未标记的视黄醇）在血浆中的比活性.

对于母亲，Fa 和 S 将使用数学模型计算，而 SAP 将通过分析确定。 在儿童中，将使用 Fa 和 S 的通用值。

统计分析：

将使用 Epi infoTM 7.2.3.1 执行数据输入和质量控制， Epi infoTM 3.5.1（疾病控制和预防中心）和 Microsoft Excel 2016（微软公司）。 将使用 STATA/SE 14.0 (STATA Corporation) 进行统计分析。 描述性分析将用于列出研究人群的特征。 分类变量将表示为百分比，连续变量表示为正态分布变量的平均值±标准差和偏斜值的四分位数范围的中位数。 双尾学生 t 检验、配对 t 检验或单向方差分析 (ANOVA) 后接 Bonferroni 事后比较检验将用于比较均值，而 Wilcoxon 秩和检验将用于比较中位数。 Pearson 卡方检验、Fisher 精确检验或 McNemar 卡方检验将用于比较百分比。 将执行适当的协议测试。 所有统计分析阶段都将由经验丰富的统计学家使用适当的方法来执行，以确保获得正确和可靠的结果。