MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2944799554 · doi:10.1186/s12889-019-6736-y

Iron status and risk factors of iron deficiency among pregnant women in Singapore: a cross-sectional study

2019· article· en· W2944799554 sur OpenAlexaff
See Ling Loy, Li Min Lim, Shiao‐Yng Chan, Pei Ting Tan, Yen Lin Chee, Phaik Ling Quah, Jerry Kok Yen Chan, Kok Hian Tan, Fabian Yap, Keith M. Godfrey, Lynette Pei‐Chi Shek, Mary Foong‐Fong Chong, Michael S. Kramer, Yap Seng Chong, Claudia Chi

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIron Metabolism and Disorders
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilNational Medical Research CouncilNational Research Foundation SingaporeNational Institute for Health and Care ResearchSingapore Institute for Clinical SciencesNational University Health SystemNational Research FoundationNational Institute for Health Research Southampton Biomedical Research CentreEuropean CommissionBritish Heart Foundation
Mots-clésMedicineIron deficiencyOdds ratioSoluble transferrin receptorFerritinConfidence intervalAnemiaPregnancyProspective cohort studyInternal medicineGastroenterologyIron status

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,288 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations52
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC Public HealthMême sujetIron Metabolism and DisordersTravaux en français237 207