Relationships between infant morbidity, iron deficiency and growth
Notice bibliographique
Résumé
Objective To examine how caregiver infant morbidity reports relate to biomarkers of inflammation, iron deficiency and infant growth. Methods Among 497 infants age 6–12 months, morbidity was collected by 15 day caregiver recall. Biomarkers for iron deficiency (ID; ferritin< 12) and inflammation (CRP: C ‐ reactive protein >; 10mg/L); and anthropometry (measured weight and length) were collected. Stunting (HAZ<−2), wasting (WHZ <−2), and underweight (WAZ<−2) were computed using WHO standards. Chi‐square and multivariate logistic regression, adjusting for maternal anthropometry and education, child age, and household assets, were conducted. Results Among infants, 20% were stunted, 10% were wasted, 19% were underweight, 28% were ID, and 56% had an elevated CRP. Maternal reports of infant fever (35%) was related to elevated CRP and ID (p< 0.05), cough (28%) and diarrhea (11%) were related to elevated CRP (p< 0.05). In multivariate logistic models, ID (OR: 2.33; CI: 1.15–4.73) and fever (OR: 2.69; CI: 1.31–5.49) were related to wasting, and elevated CRP was related to stunting (OR=1.96; CI: 1.18–3.25) Conclusion Findings suggest that caregiver reports of recent infant morbidity relate to biomarkers of inflammation and ID, and that all three relate to poor growth in infants Research Support; Mathile Institute & Micronutrient Initiative
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».