MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2151049708 · doi:10.1136/adc.2005.086199

Micronutrients (including zinc) reduce diarrhoea in children: The Pakistan Sprinkles Diarrhoea Study

2005· article· en· W2151049708 sur OpenAlexafffund
Waseem Sharieff

Notice bibliographique

RevueArchives of Disease in Childhood · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueTrace Elements in Health
Établissements canadiensUniversity of TorontoHospital for Sick ChildrenSickKids Foundation
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMicronutrientMedicinePlaceboZincDiarrheaMicronutrient deficiencyPediatricsZinc deficiency (plant disorder)Internal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: To examine the effect of the daily use of micronutrients (including zinc) or the same micronutrients plus heat inactivated lactic acid bacteria (LAB), on diarrhoea in children compared to placebo. METHODS: A triple blind randomised clinical trial in an urban slum of Karachi, Pakistan. Micronutrients (including zinc), micronutrients (including zinc and LAB), or placebo, were provided daily for two months to 75 young children (aged 6-12 months) identified at high risk for diarrhoea related mortality on the basis of history of at least one episode of diarrhoea in the preceding two weeks. The longitudinal prevalence of diarrhoea was defined as the percentage of days a child had diarrhoea out of the days the child was observed. RESULTS: Mean longitudinal prevalence of diarrhoea in the micronutrient-zinc group was 15% (SD = 10%) child-days compared to 26% (SD = 20%) child-days in the placebo group and 26% (SD = 19%) child-days in the micronutrient-zinc-LAB group. The difference between the micronutrient-zinc-LAB and placebo groups was not significant. CONCLUSION: The daily provision of micronutrients (including zinc) reduces the longitudinal prevalence of diarrhoea and thus may also reduce diarrhoea related mortality in young children; heat inactivated LAB has negative effects in these children.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,299 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations88
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueArchives of Disease in ChildhoodMême sujetTrace Elements in HealthTravaux en français237 207