Education and Improved Iron Intakes for Treatment of Mild Iron-Deficiency Anemia in Adolescent Girls in Southern Benin
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To our knowledge, the impact of a nutrition education program combined with an increase in bioavailable dietary iron to treat iron-deficiency anemia has never been studied in adolescent girls. OBJECTIVE: To evaluate the impact of an intensive dietary program for the treatment of iron-deficiency anemia in 34 intervention and 34 control boarding-school girls aged 12 to 17 years from Benin. METHODS: A quasi-experimental design consisting of 4 weeks of nutrition education combined with an increase in the content and bioavailability of dietary iron for 22 weeks was implemented in the intervention school, but not in the control school. Data were obtained from both groups from a nutrition knowledge questionnaire, 24-hour dietary recalls, anthropometric measurements, measurement of iron status indices, and screening for malarial and intestinal parasitic infections. RESULTS: Nutrition knowledge scores and mean intakes of nutrients, including dietary iron, absorbable iron, and vitamin C, were significantly higher in the intervention group (p < .05) than in the control group after 26 weeks. Mean hemoglobin and serum ferritin values were also significantly higher in the intervention group than in the control group (122 vs. 112 g/L [p = .0002] and 32 vs. 19 microg/L [p = .04], respectively), whereas the prevalence of anemia (32% vs. 85% [p = .005] and iron-deficiency anemia (26% vs. 56% [p = .04]) was significantly lower in the intervention group than in the control group. No significant differences between the groups were observed in intestinal parasitic infections or malaria status postintervention. CONCLUSIONS: A multidietary strategy aiming to improve available dietary iron can reduce iron-deficiency anemia in adolescent girls.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».