Vitamin A supplementation and neonatal mortality in the developing world: a meta-regression of cluster-randomized trials
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the relationship between the prevalence of vitamin A deficiency among pregnant women and the effect of neonatal vitamin A supplementation on infant mortality. METHODS: Studies of neonatal supplementation with vitamin A have yielded contradictory findings with regard to its effect on the risk of infant death, possibly owing to heterogeneity between studies. One source of that heterogeneity is the prevalence of vitamin A deficiency among pregnant women, which we examined using meta-regression techniques on eligible individual and cluster-randomized trials. Adapting standard techniques to control for the inclusion of a cluster-randomized trial, we modelled the logarithm of the relative risk of infant death comparing vitamin A supplementation at birth to a standard treatment, as a linear function of the prevalence of vitamin A deficiency in pregnant women. FINDINGS: Meta-regression analysis revealed a statistically significant linear relationship between the prevalence of vitamin A deficiency in pregnant women and the observed effectiveness of vitamin A supplementation at birth. In regions where at least 22% of pregnant women have vitamin A deficiency, giving neonates vitamin A supplements will have a protective effect against infant death. CONCLUSION: A meta-regression analysis is observational in nature and may suffer from confounding bias. Nevertheless, our study suggests that vitamin A supplementation can reduce infant mortality in regions where this micronutrient deficiency is common. Thus, neonatal supplementation programmes may prove most beneficial in regions where the prevalence of vitamin A deficiency among pregnant women is high.
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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 | 0,008 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».