Comparison of breast-milk iodine concentration of lactating women in Australia pre and post mandatory iodine fortification
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare the breast-milk iodine concentrations (BMIC) of lactating women before and after the mandatory iodine fortification of bread in Australia in 2009. DESIGN: Cross-sectional study. Breast milk samples were collected from two cohorts of women in South Australia within 7 d of delivery to determine BMIC. The percentage of samples with iodine concentration below 100 µg/l, a level considered adequate for breast-fed infants, was calculated. Sociodemographic information and intake of dietary supplements were obtained from all women. SETTING: The breast milk samples were collected between 2006 and 2007 in the pre-fortification cohort and between 2012 and 2013 in the post-fortification cohort. RESULTS: The median (interquartile range) BMIC was higher in the post-fortification samples compared with samples collected in the pre-fortification period (187 (130-276) v. 103 (73-156) µg/l; P<0·05). Overall, the percentage of women with BMIC <100 µg/l was lower in the post-fortification cohort than in the pre-fortification cohort (13 v. 49 %; P<0·01). The percentage of women with BMIC <100 µg/l in the post-fortification cohort was lower among women who took iodine supplements in pregnancy (12 v. 29 %; P<0·01). CONCLUSIONS: Mandatory iodine fortification of bread has resulted in an increase in the iodine content of breast milk in Australian women. However, iodine supplementation may still be required in some women post-iodine fortification to reach the level of BMIC that is considered adequate to meet the iodine requirement of full-term infants.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».