MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2163472591 · doi:10.1016/s2214-109x(13)70001-9

Global, regional, and national trends in haemoglobin concentration and prevalence of total and severe anaemia in children and pregnant and non-pregnant women for 1995–2011: a systematic analysis of population-representative data

2013· article· en· W2163472591 sur OpenAlexaboutno aff
Gretchen A Stevens, Mariel M. Finucane, Luz Maria De‐Regil, Christopher Paciorek, Seth Flaxman, Francesco Branca, Juan Pablo Peña‐Rosas, Zulfiqar A Bhutta, Majid Ezzati

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Global Health · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIron Metabolism and Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research Council
Mots-clésMedicinePopulationPregnancyDemographyRepresentativeness heuristicPediatricsEnvironmental healthObstetricsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Low haemoglobin concentrations and anaemia are important risk factors for the health and development of women and children. We estimated trends in the distributions of haemoglobin concentration and in the prevalence of anaemia and severe anaemia in young children and pregnant and non-pregnant women between 1995 and 2011. METHODS: We obtained data about haemoglobin and anaemia for children aged 6-59 months and women of childbearing age (15-49 years) from 257 population-representative data sources from 107 countries worldwide. We used health, nutrition, and household surveys; summary statistics from WHO's Vitamin and Mineral Nutrition Information System; and summary statistics reported by other national and international agencies. We used a Bayesian hierarchical mixture model to estimate haemoglobin distributions and systematically addressed missing data, non-linear time trends, and representativeness of data sources. We quantified the uncertainty of our estimates. FINDINGS: Global mean haemoglobin improved slightly between 1995 and 2011, from 125 g/L (95% credibility interval 123-126) to 126 g/L (124-128) in non-pregnant women, from 112 g/L (111-113) to 114 g/L (112-116) in pregnant women, and from 109 g/L (107-111) to 111 g/L (110-113) in children. Anaemia prevalence decreased from 33% (29-37) to 29% (24-35) in non-pregnant women, from 43% (39-47) to 38% (34-43) in pregnant women, and from 47% (43-51) to 43% (38-47) in children. These prevalences translated to 496 million (409-595 million) non-pregnant women, 32 million (28-36 million) pregnant women, and 273 million (242-304 million) children with anaemia in 2011. In 2011, concentrations of mean haemoglobin were lowest and anaemia prevalence was highest in south Asia and central and west Africa. INTERPRETATION: Children's and women's haemoglobin statuses improved in some regions where concentrations had been low in the 1990s, leading to a modest global increase in mean haemoglobin and a reduction in anaemia prevalence. Further improvements are needed in some regions, particularly south Asia and central and west Africa, to improve the health of women and children and achieve global targets for reducing anaemia. FUNDING: Bill & Melinda Gates Foundation, Grand Challenges Canada, and the UK Medical Research Council.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,005
Bibliométrie0,0070,009
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,323 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
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

Citations1 951
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Lancet Global HealthMême sujetIron Metabolism and DisordersTravaux en français237 207