Risk factors for anemia among adolescent girls
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Adolescence is a crucial period of growth and development in girls and boys. During this period the risk of iron deficiency and anemia appears. In India iron deficiency anemia is a major public health problem affecting people from all walks of life (Dallman, Simes & Stekel, 1980). Objective to explore the factors influencing anemia among anemic adolescent girls. Design a qualitative analysis using grounded theory was carried out for the present study. Setting homes of the selected adolescent girls. Instruments a questionnaire on background information, record of investigations, nutritional assessment and a semi structured questionnaire for interviewing. Participants ten adolescent girls purposively selected; participated in the present study Results the age of the adolescent girls ranged from 12 to 15 years. They were studying in 8th, 9th or 10th standard. Calorie, iron & protein consumption was less compared to their requirement. Hemoglobin ranged from 7.2 to 8.2 gm/ dl.Conclusion adolescents perceived anemia as a major problem. Menstruation, worm infestation and dietary deficiency were found as the major cause; which was consistent with the literature. Therefore the study helps to conclude that health awareness programme for the adolescent girls and their society is essential in preventing anemia
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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 | 0,000 |
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 ».