Iron release from the Lucky Iron Fish®: safety considerations.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: The principal objective was to explore in greater detail safety issues with regard to the use of the Lucky Iron Fish® (fish) as a treatment for iron deficiency and iron deficiency anaemia in women in rural Cambodia. METHODS AND STUDY DESIGN: Experiments were done to determine: (1) purity of the iron in the fish by mass spectroscopy; (2) release of iron and contaminants released during boiling in water using inductive-ly-coupled plasma optical emission spectroscopy; (3) the impact of cooking time, acidity and number of fish in acidified water and two types of Khmer soups; and (4) drinkability of the water after boiling with different num-bers of fish. RESULTS: The fish is composed primarily of ferrous iron with less than 12% non-ferrous iron. Contaminants were either not detectable or levels were below the acceptable standards set by the World Health Organization. The length of time boiling the fish and the acidity of the water increased iron release but even with 5 fish boiled for 60 minutes, iron levels only approached levels where side effects are observed. Boiling one fish in water did not affect the perception of colour, smell or taste of the water but boiling in water with two or more fish resulted in the water being unpalatable which further limits the potential for iron toxicity from using the fish. CONCLUSIONS: The results suggest that the Lucky Iron Fish™ may be a safe treatment for iron deficiency.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».