Prevalence of iron deficiency in 62,685 women of seven race/ethnicity groups: The HEIRS Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Few cross-sectional studies report iron deficiency (ID) prevalence in women of different race/ethnicity and ages in US or Canada. MATERIALS AND METHODS: We evaluated screening observations on women who participated between 2001-2003 in a cross-sectional, primary care-based sample of adults ages ≥25 y whose observations were complete: race/ethnicity; age; transferrin saturation; serum ferritin; and HFE p.C282Y and p.H63D alleles. We defined ID using a stringent criterion: combined transferrin saturation <10% and serum ferritin <33.7 pmol/L (<15 μg/L). We compared ID prevalence in women of different race/ethnicity subgrouped by age and determined associations of p.C282Y and p.H63D to ID overall, and to ID in women ages 25-44 y with or without self-reported pregnancy. RESULTS: These 62,685 women included 27,079 whites, 17,272 blacks, 8,566 Hispanics, 7,615 Asians, 449 Pacific Islanders, 441 Native Americans, and 1,263 participants of other race/ethnicity. Proportions of women with ID were higher in Hispanics and blacks than whites and Asians. Prevalence of ID was significantly greater in women ages 25-54 y of all race/ethnicity groups than women ages ≥55 y of corresponding race/ethnicity. In women ages ≥55 y, ID prevalence did not differ significantly across race/ethnicity. p.C282Y and p.H63D prevalence did not differ significantly in women with or without ID, regardless of race/ethnicity, age subgroup, or pregnancy. CONCLUSIONS: ID prevalence was greater in Hispanic and black than white and Asian women ages 25-54 y. p.C282Y and p.H63D prevalence did not differ significantly in women with or without ID, regardless of race/ethnicity, age subgroup, or pregnancy.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».