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Enregistrement W3046098759 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2020.8603

Association of Family Income and Risk of Food Insecurity With Iron Status in Young Children

2020· article· en· W3046098759 sur OpenAlexafffundabout
Imaan Bayoumi, Patricia C. Parkin, Catherine S. Birken, Jonathon L. Maguire, Cornelia M. Borkhoff

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of TorontoPublic Health OntarioHospital for Sick ChildrenQueen's University
Organismes subventionnairesInstitute of Nutrition, Metabolism and DiabetesInstitute of Human Development, Child and Youth HealthCanadian Institutes of Health ResearchHospital for Sick ChildrenSick Kids Foundation
Mots-clésMedicineToddlerInterquartile rangeBody mass indexDemographyBreastfeedingPediatricsFerritinFamily incomeIron deficiencyAnemiaEnvironmental healthPsychologyInternal medicineDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Iron deficiency (ID) has the greatest prevalence in early childhood and has been associated with poor developmental outcomes. Previous research examining associations of income and food insecurity (FI) with ID is inconsistent. Objective: To examine the association of family income and family risk of FI with iron status in healthy young children attending primary care. Design, Setting, and Participants: This cross-sectional study included 1245 children aged 12 to 29 months who attended scheduled primary care supervision visits from 2008 to 2018 in Toronto, Canada, and the surrounding area. Exposures: Family income and risk of FI were collected from parent-reported questionnaires. Children whose parents provided an affirmative response to the 1-item FI screen on the Nutrition Screening Tool for Every Toddler or at least 1 item on the 2-item Hunger Vital Sign FI screening tool were categorized as having family risk of FI. Main Outcomes and Measures: Iron deficiency (serum ferritin level <12 ng/mL) and ID anemia (IDA; serum ferritin level <12 ng/mL and hemoglobin level <11.0 g/dL). All models were adjusted for age, sex, birth weight, body mass index z score, C-reactive protein level, maternal education, breastfeeding duration, bottle use, cow's milk intake, and formula feeding in the first year. Results: Of 1245 children (595 [47.8%] girls; median [interquartile range] age, 18.1 [13.3-24.0] months), 131 (10.5%) were from households with a family income of less than CAD $40 000 ($29 534), 77 (6.2%) were from families at risk of FI, 185 (14.9%) had ID, and 58 (5.3%) had IDA. The odds of children with a family income of less than CAD $40 000 having ID and IDA were 3 times higher than those of children in the highest family income group (ID: odds ratio [OR], 3.08; 95% CI, 1.66-5.72; P < .001; IDA: OR, 3.28; 95% CI, 1.22-8.87; P = .02). Being in a family at risk of FI, compared with all other children, was not associated with ID or IDA (ID: OR, 0.43; 95% CI, 0.18-1.02; P = .06; IDA: OR, 0.16; 95% CI, 0.02-1.23; P = .08). Conclusions and Relevance: In this study, low family income was associated with increased risk of ID and IDA in young children. Risk of FI was not a risk factor for ID or IDA. These findings suggest that targeting income security may be more effective than targeting access to food to reduce health inequities in the prevention of iron deficiency.

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)0,001
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,302 · 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

Citations40
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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