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Enregistrement W3034759978 · doi:10.1371/journal.pone.0223393

Micronutrient intake and prevalence of micronutrient inadequacy among women (15-49 y) and children (6-59 mo) in South Kivu and Kongo Central, Democratic Republic of the Congo (DRC)

2020· article· en· W3034759978 sur OpenAlexaff
Najma A. Moumin, Moira Donahue Angel, Crystal D Karakochuk, Kristina D. Michaux, Mourad Moursi, Kossiwavi Améwono Ayassou Sawadogo, Jennifer Foley, Meaghan Hawes, Kyly C. Whitfield, Pierrot Lundimu Tugirimana, Esto Bahizire, Pierre Akilimali, Erick Boy, Thomas Sullivan, Tim Green

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIron Metabolism and Disorders
Établissements canadiensMount Saint Vincent UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésMicronutrientEnvironmental healthMicronutrient deficiencyIron deficiencyVitamin A deficiencyPopulationMedicineFerritinVitaminMalnutritionNutrientRetinolDemographyGeographyBiologyAnemiaEcologyEndocrinologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Iron biofortified beans and carotenoid enriched cassava are proposed as a solution to combat iron and vitamin A deficiencies, respectively, in the Democratic Republic of Congo (DRC). To inform the need for biofortified foods, we conducted a survey in 2014 in two provinces of the DRC, South Kivu and Kongo Central. Unexpectedly, women of reproductive age (WRA; 15-49 y) and their children (6-59 m) had a low prevalence of biochemical iron and vitamin A deficiency, based on ferritin and retinol binding protein, respectively. To better understand the lack of biochemical deficiency of these nutrients, we examined the prevalence of inadequate intake for these and other select nutrients. Dietary intake was assessed using 24-hour recalls among 744 mother-child dyads. Repeat recalls on a non-consecutive day were conducted with a subsample of the study population to account for intra-individual variation and estimate usual intake. In WRA, the prevalence of inadequate iron intakes were 33% and 29% in South Kivu and Kongo Central, respecitvely. The prevalence of inadequate vitamin A intakes among WRA was low in South Kivu (18%) and negligible in Kongo Central (1%). Iron inadequacy was highest in infants (6-11 m) at 82% and 64% in South Kivu and Kongo Central, respectively. Among older children (12-59 m) in both provinces, the prevalence of iron inadequacy was similar at ~20%. There was a high prevalence of inadequate zinc intake in women and children (i.e. 79-86% among WRA and 56-91% among children 6-59 m) consistent with our findings of a high prevalence of low serum zinc in the same sample. Dietary data here corroborate the low prevalence of biochemical vitamin A deficiency but not iron. However, any change to the supply of red palm oil (primary source of vitamin A) would dramatically reduce population vitamin A intakes, thus a carotenoid enriched cassava program may be beneficial as a safety net measure. Crops biofortified with zinc also appear warranted. We caution that our findings cannot be extrapolated to the entire Congo where diverse agro-ecological landscape exist or when political and environmental shocks occur which challenge food production.

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)0,000
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 enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,178

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,178 · 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

Citations10
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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