Regression Analysis to Identify Factors Associated with Urinary Iodine Concentration at the Sub-National Level in India, Ghana, and Senegal
Notice bibliographique
Résumé
Single and multiple variable regression analyses were conducted using data from stratified, cluster sample design, iodine surveys in India, Ghana, and Senegal to identify factors associated with urinary iodine concentration (UIC) among women of reproductive age (WRA) at the national and sub-national level. Subjects were survey household respondents, typically WRA. For all three countries, UIC was significantly different (p < 0.05) by household salt iodine category. Other significant differences were by strata and by household vulnerability to poverty in India and Ghana. In multiple variable regression analysis, UIC was significantly associated with strata and household salt iodine category in India and Ghana (p < 0.001). Estimated UIC was 1.6 (95% confidence intervals (CI) 1.3, 2.0) times higher (India) and 1.4 (95% CI 1.2, 1.6) times higher (Ghana) among WRA from households using adequately iodised salt than among WRA from households using non-iodised salt. Other significant associations with UIC were found in India, with having heard of iodine deficiency (1.2 times higher; CI 1.1, 1.3; p < 0.001) and having improved dietary diversity (1.1 times higher, CI 1.0, 1.2; p = 0.015); and in Ghana, with the level of tomato paste consumption the previous week (p = 0.029) (UIC for highest consumption level was 1.2 times lowest level; CI 1.1, 1.4). No significant associations were found in Senegal. Sub-national data on iodine status are required to assess equity of access to optimal iodine intake and to develop strategic responses as needed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».