A systematic review and meta-analysis of the correlation between maternal and neonatal iron status and haematologic indices
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Iron deficiency (ID) is the leading single-nutrient deficiency in the world. Anaemia is a common outcome of ID that affects half of pregnancies worldwide with serious consequences for child development. Whether haematologic indices and biomarkers of iron status in pregnant women correlate with those of their neonates is unclear. This systematic review evaluated studies comparing haematologic and iron status indices in pregnant women and their newborns/neonates. METHODS: We searched MEDLINE, EMBASE, CINAHL, and Web of Science from database inception until March 2020 for primary studies comparing haematologic and iron status indices between women and their newborns up to 48 h after birth. We summarized the results descriptively and calculated pooled correlation coefficients in mothers and newborns/neonates using the Schmidt-Hunter method. The protocol was registered at PROSPERO International Prospective Register of Systematic Reviews (Registration number: CRD42018093094). FINDINGS: Sixty-five studies were included. Pooled correlation coefficients for biomarkers of iron status in mothers and newborns/neonates were 0.13 (ferritin), 0.42 (hepcidin), 0.30 (serum/plasma iron), 0.09 (transferrin), 0.20 (transferrin saturation), and 0.16 (total iron binding capacity). Pooled correlation coefficients for haematological indices in mothers and newborns/neonates were 0.15 (haemoglobin), 0.15 (haematocrit), 0.25 (mean cell/corpuscular haemoglobin), 0.22 (mean cell/corpuscular volume). INTERPRETATION: Maternal biomarkers of iron and haematologic status correlate poorly with those in newborns/neonates. These results underscore a need for alternative approaches to estimate foetal/neonatal iron status and haematological indices. FUNDING: MBO and SLB hold Canada Research Chairs, and grants from the Women and Children's Health Research Institute and Canadian Institutes of Health Research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».