Anemia epidemiology, pathophysiology, and etiology in low‐ and middle‐income countries
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Notice bibliographique
Résumé
Anemia affects a third of the world's population and contributes to increased morbidity and mortality, decreased work productivity, and impaired neurological development. Understanding anemia's varied and complex etiology is crucial for developing effective interventions that address the context-specific causes of anemia and for monitoring anemia control programs. We outline definitions and classifications of anemia, describe the biological mechanisms through which anemia develops, and review the variety of conditions that contribute to anemia development. We emphasize the risk factors most prevalent in low- and middle-income countries, including nutritional deficiencies, infection/inflammation, and genetic hemoglobin disorders. Recent work has furthered our understanding of anemia's complex etiology, including the proportion of anemia caused by iron deficiency (ID) and the role of inflammation and infection. Accumulating evidence indicates that the proportion of anemia due to ID differs by population group, geographical setting, infectious disease burden, and the prevalence of other anemia causes. Further research is needed to explore the role of additional nutritional deficiencies, the contribution of infectious and chronic disease, as well as the importance of genetic hemoglobin disorders in certain populations.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle