Applying international guidelines for calcium supplementation to prevent pre-eclampsia: simulation of recommended dosages suggests risk of excess intake in Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To simulate impact of Ca supplementation on estimated total Ca intakes among women in a population with low dietary Ca intakes, using WHO recommendations: 1·5-2·0 g elemental Ca/d during pregnancy to prevent pre-eclampsia. DESIGN: Single cross-sectional 24 h dietary recall data were adjusted using IMAPP software to simulate proportions of women who would meet or exceed the Estimated Average Requirement (EAR) and Tolerable Upper Intake Level (UL) assuming full or partial adherence to WHO guidelines. SETTING: Nationally and regionally representative data, Ethiopia's 'lean' season 2011. SUBJECTS: 7908, of whom 492 pregnant). RESULTS: National mean usual Ca intake was 501 (sd 244) mg/d. Approximately 89, 91 and 96 % of all women, pregnant women and 15-18 years, respectively, had dietary Ca intakes below the EAR. Simulating 100 % adherence to 1·0, 1·5 and 2·0 g/d estimated nearly all women (>99 %) would meet the EAR, regardless of dosage. Nationally, supplementation with 1·5 and 2·0 g/d would result in intake exceeding the UL in 3·7 and 43·2 % of women, respectively, while at 1·0 g/d those exceeding the UL would be <1 % (0·74 %) except in one region (4·95 %). CONCLUSIONS: Most Ethiopian women consume insufficient Ca, increasing risk of pre-eclampsia. Providing Ca supplements of 1·5-2·0 g/d could result in high proportions of women exceeding the UL, while universal consumption of 1·0 g/d would meet requirements with minimal risk of excess. Appropriately tested screening tools could identify and reduce risk to high Ca consumers. Research on minimum effective Ca supplementation to prevent pre-eclampsia is also needed to determine whether lower doses could be recommended.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».