Fruit and vegetable consumption and anemia among adult non-pregnant women: Ghana Demographic and Health Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Anemia is the most widely prevalent form of micronutrient deficiency that affects over a quarter of the global population. Evidence suggests that the burden of anemia is higher in the developing countries with women of reproductive age and children being the most at-risk groups. The most common causes are believed to be malnutrition and low bioavailability of micronutrients, which usually result from poor dietary habits and inadequate intake of food rich in micronutrients such as fresh fruits and vegetables. Regular consumption of F&V was shown to have protective effect against NCDs; however, evidence on this protective effect against micronutrient deficiency diseases are limited. OBJECTIVES: (1) To measure the prevalence of anemia among adult non-pregnant women in Ghana, and (2) to investigate if there is any cross-sectional relationship between F&V consumption and anemia. METHODS: hemoglobin-meter. Association between anemia and F&V consumption was assessed by multivariable regression methods. RESULTS: Findings indicate that well over half (57.9%) of the women were suffering from anemia of some level. The percentage of women consuming at least five servings of fruits and vegetables a day were 5.4% and 2.5% respectively. Results of multivariable analysis indicated that among urban women, consumption of <5 servings fruits/day was associated with significantly higher odds of severe [AOR = 9.27; 95% CI [5.15-16.70]] and moderate anemia [AOR = 6.63; 95% CI [4.21-10.44]], and consumption of <5 servings of vegetables/day was associated with higher odds of moderate anemia [AOR = 2.39; 95% CI [1.14-5.02]] compared with those who consumed >5 servings/day. CONCLUSION: The findings indicate that urban women who did not maintain WHO recommended level of F&V consumption bear a significantly higher likelihood of being moderate to severely anemic.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».