Effectiveness evaluation of the food fortification program of Costa Rica: impact on anemia prevalence and hemoglobin concentrations in women and children
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Food fortification is one approach for addressing anemia, but information on program effectiveness is limited. OBJECTIVE: We evaluated the impact of Costa Rica's fortification program on anemia in women aged 15-45 y and children aged 1-7 y. DESIGN: Reduced iron, an ineffective fortificant, was replaced by ferrous fumarate in wheat flour in 2002, and ferrous bisglycinate was added to maize flour in 1999 and to liquid and powdered milk in 2001. We used a one-group pretest-posttest design and national survey data from 1996 (baseline; 910 women, 965 children) and 2008-2009 (endline; 863 women, 403 children) to assess changes in iron deficiency (children only) and anemia. Data were also available for sentinel sites (1 urban, 1 rural) for 1999-2000 (405 women, 404 children) and 2008-2009 (474 women, 195 children), including 24-h recall data in children. Monitoring of fortification levels was routine. RESULTS: Foods were fortified as mandated. Fortification provided about one-half the estimated average requirement for iron in children, mostly and equally through wheat flour and milk. Anemia was reduced in children and women in national and sentinel site comparisons. At the national level, anemia declined in children from 19.3% (95% CI: 16.8%, 21.8%) to 4.0% (95% CI: 2.1%, 5.9%) and in women from 18.4% (95% CI: 15.8%, 20.9%) to 10.2% (95% CI: 8.2%, 12.2%). In children, iron deficiency declined from 26.9% (95% CI: 21.1%, 32.7%) to 6.8% (95% CI: 4.2%, 9.3%), and iron deficiency anemia, which was 6.2% (95% CI: 3.0%, 9.3%) at baseline, could no longer be detected at the endline. CONCLUSIONS: A plausible impact pathway suggests that fortification improved iron status and reduced anemia. Although unlikely in the Costa Rican context, other explanations cannot be excluded in a pre/post comparison.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 ».