Increased prevalence and incidence of anemia among adults in transforming rural China: two cross-sectional surveys
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Anemia remains one of the serious nutrition-related diseases in China, but data on incidence of anemia were less available, especially in rural area which are experiencing rapid urbanization. Out study aimed to estimate both the prevalence and incidence of anemia in transforming rural China. METHODS: We conducted a combined study of rural adults 18-64 years of age with a repeated cross-sectional component (4456 in 2006 and 2184 in 2008) and a cohort component (1424) in rural Deqing, China. Anemia was diagnosed based on blood hemoglobin levels using the hemiglobincyanide (HiCN) method according to both the World Health Organization (WHO) and Chinese criteria. The prevalence and incidence of anemia and their 95% confidential intervals (95% CI) were calculated. RESULTS: The prevalence of anemia based on the WHO criteria was 51.5% in 2006 and 53.7% in 2008, and the 2-year cumulative incidence was 42.1%. Of the cases, over 95% had mild anemia. The prevalence was much lower when the Chinese criteria was used. Both the prevalence and incidence were higher in women than in men and significantly increased with age in men. In both sexes, the incidence sharply increased after 45 years of age. CONCLUSION: Our study showed a high prevalence and incidence of anemia among adults in rural Deqing, China. Monitoring and intervention were needed urgently, especially among individuals over 45 years of age.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».