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Enregistrement W3154769158 · doi:10.1093/nutrit/nuab004

Multiple-micronutrient supplementation in pregnant adolescents in low- and middle-income countries: a systematic review and a meta-analysis of individual participant data

2021· review· en· W3154769158 sur OpenAlexaff
Emily C Keats, Nadia Akseer, Pravheen Thurairajah, Simon Cousens, Zulfiqar A Bhutta, Hasmot Ali, Shams El Arifeen, Ulla Ashorn, José M. Belizán, Robert E. Black, Parul Christian, Luz Maria De‐Regil, Kathryn G. Dewey, Michael J. Dibley, Wafaie Fawzi, Henrik Friis, Exnevia Gomo, Lieven Huybregts, Renuka Jayatissa, Pernille Kæstel, Subarna K. Khatry, Patrick Kolsteren, Alain Labrique, Mary McCauley, Brietta M. Oaks, Ellen Piwoz, Saijuddin Shaikh, Damayanti Soekarjo, Christopher R. Sudfeld, Willy Urassa, Keith P. West, Lee Shu‐Fune Wu, Noël Zagré, Lingxia Zeng, Zhonghai Zhu

Notice bibliographique

RevueNutrition Reviews · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIron Metabolism and Disorders
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of TorontoNutrition InternationalSickKids FoundationHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésMeta-analysisMicronutrientLow and middle income countriesMedicineEnvironmental healthLow incomeDeveloping countryPsychologyPediatricsGerontologyBiologyInternal medicineEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: Approximately 7.3 million births occur annually among adolescents in low- and middle-income countries. Pregnant adolescents constitute a nutritionally vulnerable group that could benefit from intervention to mitigate the mortality and adverse birth outcomes associated with adolescent pregnancy. OBJECTIVE: The aim of this systematic review and meta-analysis was to assess the following: (1) the effect of multiple-micronutrient (MMN) supplementation vs iron and folic acid (IFA) supplementation among adolescents on maternal morbidity, birth outcomes, and mortality outcomes, (2) the effects of MMN supplementation in adolescents compared with the effects in adult women, and (3) the effect modification, if any, of MMN supplementation by baseline and geographic characteristics of adolescents. DATA SOURCES: MEDLINE and Cochrane databases were searched, along with the reference lists of relevant reviews. STUDY SELECTION: Multiple-micronutrient supplementation trials in pregnancy that were conducted in a low- or middle-income country and had included at least 100 adolescents (10-19 years of age) were eligible for inclusion. Two independent reviewers assessed study eligibility. DATA EXTRACTION: Thirteen randomized controlled trials conducted in Africa and Asia were identified from 1792 reviews and 1578 original trials. Individual-level data was shared by study collaborators and was checked for completeness and extreme values. One- and two-stage individual participant data meta-analyses were conducted using data from randomized controlled trials of MMN supplementation. RESULTS: A total of 15 283 adolescents and 44 499 adult women with singleton births were included in the individual participant data meta-analyses of MMN supplementation vs IFA supplementation. In adolescents, MMN supplementation reduced low birth weight (1-stage OR = 0.87, 95%CI 0.77-0.97; 2-stage OR = 0.81; 95%CI 0.74-0.88), preterm birth (1-stage OR = 0.88, 95%CI 0.80-0.98; 2-stage OR = 0.86, 95%CI 0.79-0.95), and small-for-gestational-age births (1-stage OR = 0.90, 95%CI 0.81-1.00; 2-stage OR = 0.86, 95%CI 0.79-0.95) when compared with IFA supplementation. The effects of MMN supplementation did not differ between adolescents and older women, although a potentially greater reduction in small-for-gestational-age births was observed among adolescents. Effect modification by baseline characteristics and geographic region was inconclusive. CONCLUSIONS: Multiple-micronutrient supplementation can improve birth outcomes among pregnant adolescents in low- and middle-income countries. Policy related to antenatal care in these settings should prioritize MMN supplementation over the currently recommended IFA supplementation for all pregnant women, especially adolescents.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,507
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,216
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,189 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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