Modifiers of the Effect of Maternal Multiple Micronutrient Supplementation: an individual patient data meta‐analysis of 17 randomized trials
Notice bibliographique
Résumé
Objective To identify individual‐level effect modifiers of the effect of multiple micronutrient supplementation (MMS) containing iron and folic acid (IFA) during pregnancy, compared to IFA alone, on the risk of stillbirth, infant mortality, and birth outcomes. Methods We performed an individual patient data meta‐analysis. Study‐specific estimates were generated, and we pooled subgroup estimates using fixed effects models. Findings We included 17 randomized controlled trials (including 112,953 pregnancies). MMS resulted in greater reductions in low birthweight (RR 0.81; 95% CI: 0.74–0.89), small‐for‐gestational age births (RR 0.91; 95% CI: 0.87–0.96), and six‐month mortality (RR: 0.71; 95% CI: 0.60–0.86) among anemic (hemoglobin <110g/L) as compared with non‐anemic pregnant women. MMS had a greater impact on preterm birth among underweight pregnant women (body mass index <18.5kg/m 2 ) (RR: 0.84; 95% CI: 0.78–0.90) compared to those with BMI ≥18.5 (RR: 0.94; 95% CI 0.90–0.98) (p value heterogeneity 0.01). MMS provided significantly greater reductions in infant mortality for female (RR: 0.87; 95% CI: 0.77–0.99) as compared to male infants (RR: 1.05; 95% CI: 0.93–1.18) (p value heterogeneity 0.04). In general, the survival and birth outcome effects of MMS were greater with high adherence (≥95%) to supplementation. Conclusion MMS produced greater birth outcome benefits for pregnant women with indicators of nutritional deficiency and improved survival for female infants. Support or Funding Information None.
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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 | 0,018 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,054 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».