MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3019542915 · doi:10.1371/journal.pone.0232125

Prevalence of iron deficiency in 62,685 women of seven race/ethnicity groups: The HEIRS Study

2020· article· en· W3019542915 sur OpenAlexaffabout
James C. Barton, Howard W. Wiener, Ronald T. Acton, Paul C. Adams, John H. Eckfeldt, Victor R. Gordeuk, Emily Harris, Christine E. McLaren, Helen Harrison, Gordon D. McLaren, David M. Reboussin

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIron Metabolism and Disorders
Établissements canadiensFanshawe CollegeLondon Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesNational Center for Research ResourcesNational Cancer InstituteNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésEthnic groupTransferrin saturationMedicineDemographyPacific islandersFerritinYoung adultCross-sectional studyRace (biology)GerontologySerum ferritinPopulationInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,169

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,215 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations45
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePLoS ONEMême sujetIron Metabolism and DisordersTravaux en français237 207