Low prevalence of iron deficiency anemia between 1981 and 2010 in Chilean women of childbearing age
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the prevalence of anemia and iron status among Chilean women of childbearing age between 1981 and 2010. MATERIALS AND METHODS: Calculation of the prevalence of anemia and iron status was based on multiple cross-sectional iron absorption studies performed in 888 women during this period of time. All studies included measurements of hemoglobin, mean corpuscular volume, zinc protoporphyrin, percentage of transferrin saturation and serum ferritin. Data were grouped by decade (1981-1990, 1991-2000, and 2001-2010). RESULTS: Prevalence of anemia for these decades was 9, 6 and 10%, respectively (p=NS). Iron deficiency anemia was the main cause of anemia in all periods (55, 85 and 75%, respectively; p=NS). A high prevalence of women with normal iron status was observed for all periods (64, 69, and 67, respectively; p=NS). Prevalence of iron deficiency without anemia in 1981-1990, 1991-2000 and 2001-2010 was 7, 20 and 12%, respectively (p<0.05). Finally, prevalence of iron depleted stores was 20, 6 and 10%, respectively (p<0.05). CONCLUSIONS: Prevalence of iron deficiency anemia in Chilean women of childbearing age was mild between 1981 and 2010. More than 60% of childbearing age women presented normal iron status in all periods. However, prevalence of iron depleted stores was moderate during 1981-1990, and was mild during 1991-2000 and 2001-2010.
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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 ».