Prevalence of Anemia in Latin America and the Caribbean
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In Latin America and the Caribbean, anemia has been a public health problem that affects mainly women of childbearing age and children under 6 years of age. However, the current prevalence of anemia in this region is unknown. OBJECTIVE: To examine the latest available prevalence data on anemia in Latin America and the Caribbean. METHODS: A systematic review was conducted in 2011 and updated in 2014. Studies determining the prevalence of anemia conducted in apparently healthy populations with national or regional representativeness were included in the review. RESULTS: The lowest prevalence rates of anemia among children under 6 years of age were found in Chile (4.0%), Costa Rica (4.0%), Argentina (7.6%), and Mexico (19.9%). In Nicaragua, Brazil, Ecuador, El Panama, and Honduras, anemia was a moderate public health problem, with prevalence ranging Salvador, Cuba, Colombia, the Dominican Republic, Peru, from 20.1% to 37.3%. Anemia was a severe public health problem in Guatemala, Haiti, and Bolivia. The prevalence of anemia among women of childbearing age was lowest in Chile (5.1%). In Colombia, El Salvador, Costa Rica, Nicaragua, Ecuador, Mexico, Peru, Honduras, and Argentina, anemia was a mild public health problem, with prevalence ranging from 7.6% to 18.7%. In Guatemala, Brazil, the Dominican Republic, and Bolivia, anemia was a moderate public health problem, with prevalence ranging from 21.4% to 38.3%. Panama and Haiti had the highest reported prevalence rates (40.0% and 45.5%, respectively), and anemia was considered a severe public health problem in those countries. CONCLUSIONS: Anemia remains a public health problem in children under 6 years of age and women of childbearing age in most Latin America and Caribbean countries for which data are available.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».