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Enregistrement W2766768731 · doi:10.5812/ijem.57758

Review of Iodine Nutrition in Iranian Population in the Past Quarter of Century

2017· review· en· W2766768731 sur OpenAlexaboutno aff
Hossein Delshad, Fereidoun Azizi

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Endocrinology and Metabolism · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThyroid Disorders and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuarter (Canadian coin)MedicineTraditional medicinePopulationIodineAncient historyEnvironmental healthGeographyHistoryArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: Iodine deficiency is one of the most important health problems worldwide. The overall aim of this study was a narrative review of the past and present status of iodine nutrition in the Iranian population to gather and provide valuable background data in this field for future studies. EVIDENCE ACQUISITION: For this narrative literature review study, published internal (SID, Iran doc, Iran medex) and international (Web of knowledge, Pubmed, SCOPUS) source studies were searched using the following medical subject heading terms: Iodine, IDD (iodine deficiency disorders), UIC (urinary iodine concentration), Goiter, IQ (intelligence quotient), thyroid hormone, Iodine and pregnancy, Iodine and breast feeding, as well as Iodized salt, reporting the prevalence of iodine deficiency and iodine nutrition status of different target populations in Iran over 25 years, between 1988 - 2014, were assessed. We found 185 abstracts by literature search, of which, 161 papers that were as case reports, animal study, with lack of regional or national data were excluded after full text evaluation. Finally 24 full papers covering regional or national data on iodine nutrition of the study population were eligible for our review. RESULTS: Iodine deficiency, as a nutritional problem, had been identified in Iran since 1968. In the years 1987 - 1989, a few studies were done to define the prevalence of iodine deficiency in the country. The first nation-wide survey was performed in 14 provinces. Based on this survey all provinces were suffering of endemic goiter. In 1989, iodine deficiency was recognized as a major problem for community health. In 1990, salt factories began to produce iodized salt and in 1996, the second national survey was performed in 26 provinces. This survey indicated that 40% of boys and 50% of girls have goiter, with a median urinary iodine excretion of 205 µg/L. The 3rd national survey in 2001 showed that the total goiter rate is 9.8% and median UIC of 165 μg/L. In 2007, the 3th national survey was conducted 17 years after iodized salt consumption by Iranian households. In this study the total goiter rate and median urinary iodine was 5.7% and 145 μg/L, respectively. The 5th national survey conducted in 2013, showed household consumption of iodized salt for all provinces was 98% and the median urinary iodine of school children was 161 μg/L. Following the 5th national survey, the 1st national survey of the iodine status and thyroid function of pregnant women, conducted in 10 provinces in the different region of the country, documented a median UIC for pregnant women of 87.3 µg/L, results of this national survey clarified that despite iodine sufficiency of school children in Iran, pregnant women have moderate iodine deficiency and need iodine supplementation. CONCLUSIONS: The success of iodine deficiency control program depends on well designed programmatic steps and mandatory iodized salt consumption in certain situations. The iodine intake of school children is sufficient, however, Iranian pregnant women are suffering from moderate iodine deficiency and need iodine supplementation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,975
Score d'incertitude au seuil0,345

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,340 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations40
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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