Effect of iron supplementation on iron stores and total body iron after whole blood donation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Understanding the effect of blood donation and iron supplementation on iron balance will inform strategies to manage donor iron status. STUDY DESIGN AND METHODS: A total of 215 donors were randomized to receive ferrous gluconate daily (37.5 mg iron) or no iron for 24 weeks after blood donation. Iron stores were assessed using ferritin and soluble transferrin receptor. Hemoglobin (Hb) iron was calculated from total body Hb. Total body iron (TBI) was estimated by summing iron stores and Hb iron. RESULTS: At 24 weeks, TBI in donors taking iron increased by 281.0 mg (95% confidence interval [CI], 223.4-338.6 mg) compared to before donation, while TBI in donors not on iron decreased by 74.1 mg (95% CI, -112.3 to -35.9; p < 0.0001, iron vs. no iron). TBI increased rapidly after blood donation with iron supplementation, especially in iron-depleted donors. Supplementation increased TBI compared to controls during the first 8 weeks after donation: 367.8 mg (95% CI, 293.5-442.1) versus -24.1 mg (95% CI, -82.5 to 34.3) for donors with a baseline ferritin level of not more than 26 ng/mL and 167.8 mg (95% CI, 116.5-219.2) versus -68.1 mg (95% CI, -136.7 to 0.5) for donors with a baseline ferritin level of more than 26 ng/mL. A total of 88% of the benefit of iron supplementation occurred during the first 8 weeks after blood donation. CONCLUSION: Donors on iron supplementation replaced donated iron while donors not on iron did not. Eight weeks of iron supplementation provided nearly all of the measured improvement in TBI. Daily iron supplementation after blood donation allows blood donors to recover the iron loss from blood donation and prevents sustained iron deficiency.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».