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Enregistrement W2762524035 · doi:10.1093/pch/20.5.e35a

13: The Association Between Meat and Meat Alternatives Consumption and Iron Stores in Early Childhood

2015· article· en· W2762524035 sur OpenAlexaffabout
KA Cox, PC Parkin, Laura N. Anderson, Y Chen, CS Birken, JL Maguire, Colin Macarthur, CM Borkhoff

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIron Metabolism and Disorders
Établissements canadiensToronto Public Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRed meatConfoundingFerritinOdds ratioEnvironmental healthCross-sectional studyPediatricsFood scienceBiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Iron deficiency is a common childhood problem that can have lasting negative cognitive and psychomotor developmental effects. To prevent iron deficiency, the new 2014 Canadian nutrition recommendations for healthy term infants from six to 24 months recommend iron-rich complementary foods such as meat and meat alternatives two or more times a day. The purpose of our study was to evaluate the association between meat and meat alternatives consumption and iron status in young children and to assess the association between red meat consumption and iron status among children meeting current Canadian recommendations for meat consumption. Healthy children, ages 12–36 months, were recruited from a primary care practice-based research network. A cross-sectional study was conducted. Children's meat and meat alternatives consumption was measured by a validated questionnaire, NutriSTEP®. Multivariable regression analyses were used to evaluate an association between meat consumption and serum ferritin, and iron deficiency (serum ferritin <14 μg/L) adjusting for potential confounding variables. A total of 875 children (median age 19 months) were included. 72% of children met the recommended intake of meat and meat alternatives two or more times per day and 66% of children ate red meat in the past three days. Adjusted regression analyses revealed that eating meat or meat alternatives was not associated with serum ferritin (0.38 μg/L [95% CI −0.98 to 1.82], P=0.59) or with iron deficiency (odds ratio [OR]=0.87 [95% CI 0.69 to 1.09], P=0.23). Among children who ate meat or meat alternatives according to recommendations, red meat consumption was not associated with serum ferritin (0.33 μg/L [95% CI −2.51 to 3.54], P =0.83) or with iron deficiency (OR=1.19 [95% CI 0.70 to 2.03], P=0.50). Meat consumption according to current Canadian recommendations may not be associated with iron status in young Canadian children. This study and other evidence suggests that other modifiable determinants (e.g., daily cow's milk intake and breastfeeding duration) may be more promising targets for the prevention of iron deficiency in early childhood.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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