ASSESSMENT AND MANAGEMENTOF ANEMIA IN A POPULATION OF CHILDREN LIVING IN THE INDIAN HIMALAYAS: A STUDENT-LED INITIATIVE
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To determine the prevalence and etiology of anemia among school-aged children in Spiti Valley, India, and implement an appropriate management plan. Methods: Hemoglobin levels were measured in 382 Tibetan children (3 to 18 years old) for three consecutive years. Blood smears from the 200 most severe cases of anemia were analyzed. Iron treatments were provided for three-months and hemoglobin levels were measured 6-weeks post treatment initiation. Results: Pre-treatment, 88.4% were anemic in 2007, 78.3% in 2008 and 71.3% in 2009. Analysis of hemoglobin levels demonstrated a negative skewed distribution. Blood smear results showed that 57% (n=200) displayed normocytic normochromic red blood cells; 30% were hypochromic only; and 11% hypochromic anisocytic. Post-iron treatment prevalence of anemia was found to be 82.9% in 2007, and 84.9% in 2008. Conclusions: The hypochromic anisocytic anemia suggests iron deficiency or thalassemia. The normocytic normochromic anemia may be due to: 1) mixed iron, B12 and folate deficiencies from a low-meat and fresh vegetable diet in winter months; 2) early iron deficiency; or 3) genetic adaptations in oxygen transport to high-altitude. A negative skewed distribution of hemoglobin levels indicates that the majority of children have anemia, likely of multifactorial etiology and may benefit from iron supplementation. An insignificant improvement in hemoglobin levels post iron-treatment may be explained by the post-supplementation hemoglobin concentrations being measured prior to administration of the full treatment course or by the multifactorial nature of the anemia, which warrants an integrated treatment approach, including iron, multivitamins, zinc and better year-round nutritional intake.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».