Micronutrient Status among Pregnant Women in Zinder, Niger and Risk Factors Associated with Deficiency
Notice bibliographique
Résumé
Anemia and micronutrient (MN) deficiencies in pregnant women are associated with adverse pregnancy outcomes. In Niger, 58.6% of pregnant women are anemic; however, MN statuses are unknown. The study objectives were to estimate the prevalence of MN deficiencies among pregnant women in Zinder, Niger and explore associated risk factors. Pregnant women living in randomly selected rural villages (n = 88) were included. Capillary and venous blood samples (n = 770) were analyzed for hemoglobin (Hb) and plasma ferritin, soluble transferrin receptor (sTfR), zinc (pZn), retinol binding protein (RBP), folate and vitamin B12. C-reactive protein and alpha-1-acid glycoprotein were measured to adjust for inflammation. The prevalence of MN deficiencies in pregnant woman was high, indicative of a severe public health problem. Prevalence of iron deficiency was 20.7% and 35.7%, by ferritin (<15 µg/L) and sTfR (>8.3 mg/L), respectively. In total, 40.7% of women had low pZn (<50 µg/dL), 79.7% had marginal RBP (<1.32 µmol/L), 44.3% of women had low folate (<10 nmol/L) and 34.8% had low B12 concentrations (<148 pmol/L). Common risk factors associated with MN status included gravidity, mid-upper-arm circumference, geophagy, malaria, and result of the woman’s last pregnancy. Interventions to promote the strengthening of antenatal care, and access and adherence to nutrition and health interventions are critical among pregnant women in this population.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».