Iron status of adolescent girls from two boarding schools in southern Benin
Notice bibliographique
Résumé
Iron deficiency (ID) is the most prevalent micronutrient deficiency in the world, particularly in developing countries. Blood samples and a qualitative FFQ on Fe- and vitamin C-rich foods were obtained in 180 adolescent girls aged 12 to 17 years living in two boarding schools from south Benin. ID, defined as serum ferritin either 73 micromol/l or transferrin saturation<20%, was found in 32% of subjects. Anaemia (Hb<120 g/l) was found in 51% of adolescents, while 24% suffered from iron-deficiency anaemia (IDA) (ID and Hb<20 g/l). After adjusting for confounding factors (age, mother's and father's occupation, household size) in a logistic regression equation, subjects having a low meat consumption (beef, mutton, pork) (<4 times/week) were more than twice as likely to suffer from ID (OR=2.43; 95% CI 1.72, 3.35; P=0.04). Adolescents consuming less fruits (<4 times/week) also had a higher likelihood of suffering from ID (OR=1.53; 95% CI 1.31, 2.80; P=0.03). Finally, subjects whose meat consumption was low were twice as likely to suffer from IDA (OR=2.24; 95% CI 1.01, 4.96; P=0.04). The prevalence of ID represents an important health problem in these Beninese adolescent girls. A higher consumption of Fe-rich foods and of promoters of Fe absorption (meat factor and vitamin C) is recommended to prevent ID deficiency in these subjects.
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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 ».