Iron status and risk factors of iron deficiency among pregnant women in Singapore: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Iron deficiency is the most prevalent nutrient deficiency and the most common cause of anaemia worldwide. Because of the increased iron requirements during pregnancy, iron deficiency can lead to maternal anaemia and reduced newborn iron stores. We examined the proportion and risk factors of iron deficiency among pregnant women in a developed Asian country. METHODS: Within a prospective cohort in Singapore, 985 Asian women were assessed for iron status at 26-28 weeks' gestation, with plasma ferritin and soluble transferrin receptor (sTfR) measurements. Iron status was determined according to plasma ferritin concentrations at ≥30 μg/L (iron sufficiency), 15 to < 30 μg/L (modest iron depletion) and < 15 μg/L (severe iron depletion). Multivariable ordinal logistic regression was used to analyze risk factors for modest and severe iron depletion. RESULTS: The median (25-75th percentile) plasma ferritin concentration was 24.2 (19.9-30.6) μg/L. Overall, 660 (67.0%) and 67 (6.8%) women had modest and severe iron depletion, respectively. Higher plasma sTfR was observed in women with severe iron depletion than among those with iron sufficiency (median 17.6 versus 15.5 nmol/L; p < 0.001). Age < 25 years (odds ratio 2.36; 95% confidence interval 1.15-4.84), Malay (2.05; 1.30-3.24) and Indian (1.98; 1.14-3.44) ethnicities (versus Chinese), university qualification (1.64; 1.13-2.38), multiparity (1.73; 1.23-2.44) and lack of iron-containing supplementation (3.37; 1.25-8.53) were associated with increased odds of modest and severe iron depletion. CONCLUSIONS: Nearly three-quarters of Singaporean women were iron deficient in the early third trimester of pregnancy. These results suggest universal screening and supplementation of at-risk pregnancies may be evaluated as a preventive strategy. TRIAL REGISTRATION: NCT01174875 . Registered 1 July 2010 (retrospectively registered).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
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machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».