The Efficacy of Consuming Iron-Fortified Lentils on Body Iron (Fe) Status in Bangladeshi Adolescent Girls: A Sustainable, Food-Based Solution to Iron Deficiency
Notice bibliographique
Résumé
Iron deficiency (ID) and iron deficiency anaemia (IDA) remain a public health concern among women and girls globally, and have numerous impacts on health, nutrition and socioeconomic status. Our objective was to investigate the efficacy of consuming iron-fortified lentils on iron status among rural Bangladeshi adolescent girls. In this community-based, double-blind, cluster-randomized controlled trial, girls (13.5 ± 2.0 years) were randomly assigned to three groups that received 1)cooked iron-fortified lentils (160 ppm Fe NaFeEDTA per kg of lentils); 2)cooked non-iron-fortified lentils; or 3)no lentils (usual intake group). We served 200 g of cooked lentils using a local daal recipe on five days/week, for 4 months. Iron status (sFer, sTfR, and Hgb) was assessed at baseline, 2 and 4 months. All analyses were adjusted for inflammation. There were no differences in baseline iron status among the three groups. sFer significantly increased by 21.9% (+5.7 μg/L, p < 0.001; 95% CI: 1.7, 9.5 μg/L) from baseline to 4 months in the iron-fortified lentil group, compared to a decline in sFer observed in the non-iron fortified lentil (53.3 vs. 38.6 μg/L, p < 0.01) and no lentil groups (53.6 vs. 39.5 μg/L, p < 0.01). Examining overall changes in iron status over 4 months, we observed maintenance in the iron-fortified group from baseline, compared to a decline in the other groups. We observed improvement in and maintenance of iron status in a population vulnerable to ID and IDA who consumed iron-fortified lentils for 4 months. Additionally, girls who consumed iron-fortified lentils had a 60% lower chance of developing clinical and subclinical ID (sFer < 15, 15–30 μg/L), and a 70% lower chance of developing sub-clinical IDA (sFer 15–30 μg/L + Hgb < 12 g/dL) compared to those who did not. Global Institute for Food Security.
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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 | 0,001 |
| 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 ».