Adherence to prenatal iron-folic acid supplementation in low- and middle-income countries (LMIC): a protocol for systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Daily iron-folic acid supplementation reduces anemia and various adverse obstetric outcomes such as preterm delivery, low birthweight, hemorrhage, and perinatal and maternal morbidity and mortality. However, its supplementation has not been successful that attributed to several determinants including poor adherence. Therefore, we aimed to conduct a systematic review and meta-analysis on the prevalence and determinants of adherence to prenatal iron-folic acid supplementation in low- and middle-income countries. In addition, we will develop a conceptual framework in the context of low- and middle-income countries (LMIC). We will search PubMed, MEDLINE, EMBASE, EBSCO, Web of Science, SCOPUS, WHO Global Index Medicus, and African Journals Online (AJOL) databases to retrieve relevant literatures. Observational (i.e., case-control, cohort, cross-sectional, survey, and surveillance reports) and quasi-randomized and randomized controlled trial studies conducted in LMIC will be included. The Newcastle-Ottawa Scale (NOS) and Joanna Briggs Institute (JBI) critical appraisal checklist will be used to assess the quality of observational and randomized controlled trial studies respectively. The pooled prevalence and odds ratio of determinants of adherence will be generated using a weighted inverse-variance meta-analysis model. Statistical heterogeneity among studies will be assessed by Cochran’s Q χ2 statistics and Higgins (I2 statistics) method. The result will be presented using forest plots and Harvest plots when necessary. Furthermore, we will perform Jackknife sensitivity and subgroup analysis. Data will be analyzed using comprehensive meta-analysis software (version 2). Contemporary evidence about the prevalence and determinants of adherence in LMIC will be synthesized to generate up-to-date knowledge. To our knowledge, this is the first systematic review. It would have substantial implications for researchers, clinicians, and policymakers for optimizing maternal and child health outcomes in LMIC. The protocol has been registered on International Prospective Register of Systematic Review (PROSPERO), University of York Center for Reviews and Dissemination ( https://www.crd.york.ac.uk/ ), registration number CRD42017080245 .
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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 | 0,056 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,003 |
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 ».