Predicting potential to benefit from an iron intervention: a randomized controlled trial of double-fortified salt in female Indian tea pluckers
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The present study examines characteristics of those who benefited from a dietary Fe intervention comprised of salt double-fortified with iodine and Fe (DFS). DESIGN: Data from a randomized controlled trial were analysed to identify predictors of improved Fe status and resolution of Fe deficiency (serum ferritin (sFt) < 12 μg/l) and low body Fe (body Fe (BI) < 0·0 mg/kg) using non-parametric estimations and binomial regression models. SETTING: A tea estate in West Bengal, India. PARTICIPANTS: Female tea pluckers, aged 18-55 years. RESULTS: Consuming DFS significantly (P = 0·01) predicted resolution of Fe deficiency (relative risk (RR) = 2·31) and of low BI (RR = 2·78) compared with consuming iodized salt. Baseline sFt (β = -0·32 (se 0·03), P < 0·001) and treatment group (β = 0·13 (se 0·03), P < 0·001) significantly predicted change in sFt. The interaction of baseline BI with treatment group (β = -0·11 (se 0·06), P = 0·08) predicted the change in BI. DFS did not significantly predict change in Hb and marginally predicted resolution of anaemia (Hb < 120 g/l). CONCLUSIONS: Baseline Fe status, as assessed by sFt and BI, and consumption of DFS predict change in Fe status and resolution of Fe deficiency and low BI. Anaemia prevalence and Hb level, although simple and inexpensive to measure, may not be adequate to predict resolution of Fe deficiency in response to an intervention of DFS in similar populations with high prevalence of Fe deficiency and multiple nutritional causes of anaemia. These findings will guide appropriate targeting of future interventions.
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 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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».