Iron deficiency among low income Canadian toddlers: a cross-sectional feasibility study in a Community Health Centre and non-Community Health Centre sites
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Iron deficiency in early childhood has been associated with poor developmental outcomes. Little is known about the nutritional health of young children receiving care at Canadian Community Health Centres (CHCs). Our objectives were to describe iron deficiency among toddlers at an Ontario CHC, to compare young children attending CHCs and non-CHCs, and assess the feasibility of conducting research on children in CHC settings. METHODS: One CHC, Kingston Community Health Centres (CHC) with two clinical sites and one community programming site was added to the nine non-CHC pediatric and primary care clinics in the existing TARGet Kids! research network. A cross-sectional feasibilitystudy was conducted.and. Healthy children, ages 12-36 months were Enrolled. iron deficiency without inflammation (ferritin< 14 μg/L and CRP < 10 mg/L) and serum ferritin were assessed. Adjusted multivariable regression analyses were used to evaluate an association between CHC enrolment and iron status. RESULTS: The CHC cohort (n = 31) was older, had lower household income, lower maternal education, higher nutrition risk scores, higher cow's milk intake, shorter breastfeeding duration and higher prevalence of unhealthy weights compared with the non-CHC cohort (n = 875). There was no association between CHC status and serum ferritin (difference in median serum ferritin 4.78 μg/L, 95% confidence interval [CI] -2.5, 14.3, p = 0.22) or iron deficiency (OR 0.55, 95% CI 0.11, - 2.73, p = 0.46) using multivariable linear and logistic regression, respectively. CONCLUSION: Despite differences in sociodemographic variables, we did not detect a difference in iron status between toddlers enrolled at CHCs compared to non-CHC settings. Further research is needed to understand the health effects of poverty generally, and iron deficiency specifically among children receiving care at CHCs.
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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 | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».