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Enregistrement W4210487145 · doi:10.1111/mcn.13314

Critical assessment of the current indicator for antenatal iron‐containing supplementation coverage: Insights from a mixed‐methods study

2022· article· en· W4210487145 sur OpenAlexaff
Aatekah Owais, Sara Wuehler, Rebecca Heidkamp, Vrinda Mehra, Lynnette M. Neufeld, Lisa M. Rogers, Kuntal Kumar Saha

Notice bibliographique

RevueMaternal and Child Nutrition · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIron Metabolism and Disorders
Établissements canadiensNutrition InternationalSickKids FoundationCentre for Global Health ResearchHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesWorld Health OrganizationBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésMedicineBeneficiaryContext (archaeology)Environmental healthData qualityConsumption (sociology)Operations management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Daily consumption of iron-containing supplements is recommended for all pregnant women but there is no approved global standard indicator for assessing supplementation coverage. Furthermore, the validity of commonly used coverage indicators for iron-containing supplement consumption is questionable. The WHO-UNICEF Technical Expert Advisory Group on Nutrition Monitoring, and partners, have systematically worked to identify a feasible and valid indicator of iron-containing supplement coverage for reporting by countries. In 2019, we conducted key informant interviews with respondents in eight countries, fielded an online survey (in three languages using SurveyMonkey) to which 142 nutrition professionals from 52 countries responded, and used Demographic and Health Surveys (DHS) data from four countries to assess determinants of the quality of iron-containing supplement coverage data. Less than half (45%) of online survey respondents were satisfied with the current methods for collecting iron-containing supplement coverage data in their context. Recommended changes by study respondents include recall period <5 years, adding questions about counselling, including other beneficiary groups, and assessing supply chain functionality. The DHS analysis suggested an association between time since pregnancy and data quality. Data heaping on multiples of 30 was observed in 40%-75% of data. There is a clear demand for a revised indicator and measurement guidance for coverage of iron-containing supplementation during pregnancy. Future research should continue the development and validation of a global indicator, to more precisely validate the quality of recall data, including the distinction between distribution and consumption using various question formulations.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,165
Score d'incertitude au seuil0,254

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,341 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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