Assessment of iodine status among school age children and pregnant women of Belarus in 2017–2018
Notice bibliographique
Résumé
Background. Despite the measures taken by the Government of Belarus, the problem of iodine deficiency among the population remains actual. Aims. To determine iodine sufficiency in children and pregnant women living in Belarus. Materials and methods. The study included 873 schoolchildren aged 9–12 years of both sexes, of which 650 children were in regular schools, and the remaining children in boarding schools. A separate group consisted of 700 practically healthy pregnant women (during gestation from 16 to 36 weeks). Questioning, determination of urinary iodine concentration and thyroid volume with ultrasound was carried out. Results. Urine iodine median was 191 µg/L in the 873 children in 16 regions of Belarus. Thyroid volume corresponds to the normative values in children. According to the survey, 81% of households used iodized salt, constantly – 46%. Indicator of iodine sufficiency of 700 pregnant women (median urinary iodine concentration was 121 µg /l) is a non-optimal for this population group. Conclusions. Currently adequate iodine supplementation in school age children has been achieved. The prevalence of thyroid gland diseases caused by iodine deficiency in children decreased significantly. In pregnant women iodine supply is still insufficient.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».