Ethiopian pre-school children consuming a predominantly unrefined plant-based diet have low prevalence of iron-deficiency anaemia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Children from low-income countries consuming predominantly plant-based diets but little animal products are considered to be at risk of Fe deficiency. The present study determined the Fe status of children from resource-limited rural households. DESIGN: A cross-sectional study. SETTING: Twenty six kebeles (the smallest administrative unit) from six zones of the Amhara region, Ethiopia. SUBJECTS: Children aged 54-60 months (n 628). RESULTS: Grain, roots or tubers were the main dietary components consumed by 100 % of the study participants, followed by pulses, legumes or nuts (66·6 %). Consumption of fruit and vegetables (19·3 %) and meat, poultry and fish (2·2 %) was low. Children had a mean dietary diversity score of 2·1 (sd 0·8). Most children (74·8 %, n 470) were in the lowest dietary diversity group (1-2 food groups). Rate of any morbidity in the preceding 14 d was 22·9 % (n 114). Infection or inflammation (α1-acid glycoprotein >1·2 g/l) was present in 30·2 % (n 184) of children. Children had a high rate of stunting (43·2 %). Of the total sample, 13·6 % (n 82) of children were anaemic, 9·1 % (n 57) were Fe deficient and 5·3 % (n 32) had Fe-deficiency anaemia. Fe-deficiency erythropoiesis was present in 14·2 % (n 60) of children. CONCLUSIONS: Despite consuming a predominantly plant-based diet and little animal-source foods, there was a low prevalence of Fe-deficiency anaemia. This illustrates that dietary patterns can be inharmonious with Fe biochemical status; thus, Fe-related interventions require biochemical screening.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».