13: The Association Between Meat and Meat Alternatives Consumption and Iron Stores in Early Childhood
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».