Iron Status, Anemia, and Iron Interventions and Their Associations with Cognitive and Academic Performance in Adolescents: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
In adolescents, iron-deficiency anemia is the leading cause of disability-adjusted life years lost. The World Health Organization recommends delivering iron supplementation through school-based platforms, requiring partnerships with the education sector. This anemia-reduction intervention is valued for the perceived benefits of improved learning and school performance. This article aims to systematically review the available evidence on the relationship between iron status and anemia and impacts of iron interventions on cognitive and academic performance in adolescents. Fifty studies were included: n = 26 cross-sectional and n = 24 iron-containing interventions. Our review suggests that iron status and anemia may be associated with academic performance in some contexts and that iron supplementation during adolescence may improve school performance, attention, and concentration. However, nearly all supplementation trials were judged to have moderate or high risk of bias. We did not find evidence suggesting that iron status and anemia influenced or were associated with attention, intelligence, nor memory in adolescents. Further, iron supplementation did not improve memory and recall or intelligence. Overall, more high-quality research is needed to guide programmers and policy makers to understand the relationships between anemia and educational performance and the potential impacts of iron interventions, which effectively reduce anemia, on adolescents’ learning and school performance.
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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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».