Consumption of Iron Supplement and Anemia Among Indonesian Adolescent Girls
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Anemia is one of nutritional problem in Indonesia, especially in society with low socioeconomic status. There are many factors that can cause anemia, including poor intake of iron rich food and also iron supplement. OBJECTIVE: This study aimed to analyze consumption of iron supplement and anemia among adolescent girls. METHODS: This research used cross sectional design involving 251 adolescent girls in Lamongan District, Indonesia. Data on iron supplement intake was measured using questionnaire, food intake was measured using food record and hemoglobin level measured by Quik-Check hemoglobinmeter (Acon Laboratories.inc). Data were analyzed using Pearson correlation test. RESULTS: The average hemoglobin level of respondents was 13.43 ± 1.4 g/dl. The prevalence of anemia among adolescent girls was 13.9%. The average student energy intake was still below the normal Nutrition Adequacy Rate for adolescent girl aged 15 – 18 years old (2125 Kcal per day). The test results using the Pearson Correlation test indicate that the only food intake variables that has significant relationship with hemoglobin levels was energy intake (p=0.02). Their current practice of consuming iron supplementation from government program as well as voluntary or purchased supplement was lacking. However, they did consume government’s iron and folic acid supplement during their junior high school years. CONCLUSION: In conclusion, the current practice in taking iron supplement and food intake among adolescent girls in Lamongan district was poor. However, the prevalence of anemia was low and it was thought to be related to the success of the iron supplement program during the participants’ junior high school (2-3 years ago).
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».