Characterisation of anaemia and associated factors among infants and pre-schoolers from rural India
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In India, national databases indicate anaemia prevalence of 80 % among 6-35-month-old children and 58 % among 36-59-month-old children. The present study aimed to characterise anaemia and the associated factors among infants and pre-schoolers living in rural India. DESIGN: Multivariate logistic regression analysis of data collected prior to an intervention trial. Fe-deficiency with anaemia (IDA), Fe deficiency with no anaemia (IDNA) and anaemia without Fe deficiency were defined. Serum ferritin, soluble transferrin receptor (sTfR) and sTfR/log ferritin index were used to indicate Fe status. SETTING: Twenty-six villages of Nalgonda district, Telangana, India. Data were collected in community sites. Participants Four hundred and seventy-six infants (aged 6-12 months), 316 pre-schoolers (aged 29-56 months) and their mothers. RESULTS: Prevalence of anaemia among infants and pre-schoolers was 66·4 and 47·8 %, prevalence of IDA was 52·2 and 42·1 %, prevalence of IDNA was 22·2 and 29·8 %, prevalence of anaemia without Fe deficiency was 14·2 and 5·7 %. Among infants, anaemia was positively associated with maternal anaemia (OR=3·31; 95 % CI 2·10, 5·23; P<0·001), and sTfR/log ferritin index (OR=2·21; 95 % CI 1·39, 3·54; P=0·001). Among pre-schoolers, anaemia was positively associated with maternal anaemia (OR=3·77; 95 % CI 1·94, 7·30; P<0·001), sTfR/log ferritin index (OR=5·29; 95 % CI 2·67, 10·50; P<0·001), high C-reactive protein (OR=4·39; 95 % CI 1·91, 10·06, P<0·001) and young age (29-35 months: OR=1·92; 05 % CI 1·18, 3·13, P=0·009). CONCLUSIONS: Anaemia prevalence continues to be high among infants and pre-schoolers in rural India. Based on sTfR/ferritin index, Fe deficiency is a major factor associated with anaemia. Anaemia is also associated with inflammation among pre-schoolers and with maternal anaemia among infants and pre-schoolers, illustrating the importance of understanding the aetiology of anaemia in designing effective control strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».