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 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 | 0,000 | 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) | 0,004 | 0,001 |
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 ».