Vitamin and Micronutrient Intakes among Women of Reproductive Age in Vietnam
Notice bibliographique
Résumé
Micronutrient deficiencies are a public health concern in Vietnam negatively affecting maternal and child health outcomes. However, information on micronutrient intake among women of reproductive age (WRA) is lacking. Data from a survey of 5011 WRA participating in preconceptional micronutrient supplementation trial (PRECONCEPT) in Thai Nguyen province was used to identify food sources and estimate the adequacy and determinants of micronutrient intakes. Dietary intake was assessed using a validated 107‐item food‐frequency questionnaire. Starchy staples were the main source of iron and zinc (33% and 50%, respectively) with only a small proportion from meat (9% and 17%, respectively). The primary source of folate and vitamin A were vegetables; vitamin B12 came from meat and eggs. Median intake of most micronutrients were within recommended daily intake, but inadequate intakes were identified for iron (41%), zinc (7.0%), folate (54%), vitamins B12 (62%) and A (32%). Socioeconomic status was the main determinant of micronutrient intakes. WRA in the wealthiest quintile consumed 26% more iron, 19% more zinc, 36% more folate, 82% more vitamin B12 and 47% more vitamin A compared to those in the poorest quintile. Targeted efforts to promote the consumption of local nutrient rich foods along with educational programs and social development are needed. Funding: The Mathile Inst. and the MI.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».