Reducing the Burden of Anemia and Neural Tube Defects in Low- and Middle-Income Countries: An Analysis to Identify Countries with an Immediate Potential to Benefit from Large-Scale Mandatory Fortification of Wheat Flour and Rice
Notice bibliographique
Résumé
Using a predetermined set of criteria, including burden of anemia and neural tube defects (NTDs) and an enabling environment for large-scale fortification, this paper identifies 18 low- and middle-income countries with the highest and most immediate potential for large-scale wheat flour and/or rice fortification in terms of health impact and economic benefit. Adequately fortified staples, delivered at estimated coverage rates in these countries, have the potential to avert 72.1 million cases of anemia among non-pregnant women of reproductive age; 51,636 live births associated with folic acid-preventable NTDs (i.e., spina bifida, anencephaly); and 46,378 child deaths associated with NTDs annually. This equates to a 34% reduction in the number of cases of anemia and 38% reduction in the number of NTDs in the 18 countries identified. An estimated 5.4 million disability-adjusted life years (DALYs) could be averted annually, and an economic value of 31.8 billion United States dollars (USD) generated from 1 year of fortification at scale in women and children beneficiaries. This paper presents a missed opportunity and warrants an urgent call to action for the countries identified to potentially avert a significant number of preventable birth defects, anemia, and under-five child mortality and move closer to achieving health equity by 2030 for the Sustainable Development Goals.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».