Determinants of anemia and iron status among pregnant women participating in the Mama SASHA Cohort Study of Vitamin A in Western Kenya: preliminary findings (624.8)
Notice bibliographique
Résumé
Maternal anemia is associated with poor birth outcomes. We estimated anemia and iron status and assessed its determinants using data from 505 pregnant women attending their first antenatal care visit in Western Kenya. Iron status was assessed using ferritin and transferrin receptor and corrected for inflammation as measured by C‐reactive protein (CRP) (>5 mg/L) and α‐1‐acid glycoprotein (AGP) (>1 g/L). Anemia was assessed with Hemocue. Mean (±SD) hemoglobin was 12.09 (±1.5) g/dl and the prevalence of anemia was 22%. Median plasma ferritin was 25.72 (IQR 18.70) µg/l and the prevalence of iron deficiency was 23%. Prevalence of any inflammation (CRP and/or AGP) was 24%. Primigravida was associated with both anemia (OR (CI): 1.92 (1.24, 2.97) and iron deficiency (OR (CI): 1.70 (1.10, 2.63). Acute malnutrition (MUAC <23 cm) was associated with both anemia (OR (CI): 2.06 (1.13, 3.77) and iron deficiency (OR (CI): 2.03 (1.11, 3.71). Vitamin A deficiency was associated with anemia (OR (CI): 1.68 (1.05, 2.71), but not iron deficiency. Other potentially modifiable factors, including food insecurity, dietary diversity, maternal education level, household consumption of iron rich foods, and gestational age were not associated with anemia or iron deficiency. The prevalence of anemia and iron deficiency is moderate and additional research is needed to understand the etiology of anemia and iron deficiency in this population.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».