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Enregistrement W4213051730 · doi:10.7717/peerj.12959

Prevalence of iron deficiency anemia in Brazilian women of childbearing age: a systematic review with meta-analysis

2022· review· en· W4213051730 sur OpenAlexaboutno aff
Mateus de Lima Macêna, Dafiny Rodrigues Silva Praxedes, Ana Debora Santos de Oliveira, Déborah Tenório da Costa Paula, Maykon Barros, André Silva Júnior, Witiane Araújo, Isabele Rejane de Oliveira Maranhão Pureza, Ingrid Sofia De Melo, Nassib Bezerra Bueno

Notice bibliographique

RevuePeerJ · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIron Metabolism and Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePopulationPublic healthScopusMeta-analysisMEDLINEMicronutrientCochrane LibraryEpidemiologyGerontologyDemographyFamily medicineEnvironmental healthInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Iron deficiency anemia (IDA) is among the most common micronutrient deficiencies in women of childbearing age and may affect children’s development. Brazil has several national programs to tackle this condition, such as food fortification and supplementation for pregnant women, but IDA prevalence in this population has not been systematically reviewed. We sought to determine the prevalence of IDA in Brazilian women of childbearing age through a systematic review with metanalysis. Methodology A protocol was previously published on the PROSPERO platform under the code CRD42020200960. A panel of the National Council for Scientific and Technological Development (CNPq) approved the protocol of this study under the public call number 26/2019. The main databases searched were MEDLINE, Web of Science, Scopus, Lilacs, and SciELO. In gray literature, the Brazilian Digital Library of Theses and Dissertations and the annals of the Brazilian Congress of Epidemiology and the Brazilian Congress of Public Health were accessed. The search strategy involved terms related to the condition (IDA) and the age group of the population of interest (teenagers and adults). Studies that had assessed the prevalence of IDA in Brazilian women of childbearing age (10–49 years) were included. Three independent reviewers read all titles and abstracts and extracted data from the included studies. Random effects meta-analyses using the Freeman-Tukey arcsine transformation were carried out with prevalence data, and meta-regression was conducted to test for subgroup differences. The quality of the studies was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. Results From 21,210 unique records screened, 237 full-texts were retrieved, of which 91 were included in the qualitative synthesis, and 83 were included in the meta-analysis. The overall IDA prevalence was 25% (95% CI [23–28], 83 studies). The subgroup of studies that used random sampling showed a prevalence of 22% (95% CI [17–27], 22 studies), whereas in those with non-random sampling, the prevalence was 27% (95% CI [23–30], 61 studies), without significant differences between subgroups in the metaregression ( P = 0.13). High prevalence of IDA were found in the subgroups of studies conducted in the North and Northeast regions (30%; 95% CI [24–37]; seven studies, and 30%; 95% CI [26–34]; 27 studies, respectively), in studies conducted with indigenous population (53%; 95% CI [27–78], four studies), and with studies that had their collections after 2015 (28%; 95% CI [23–34], nine studies). Conclusions IDA in women of childbearing age remains a public health problem in Brazil, especially in the North and Northeast region. The national programs should be strengthened and more thoroughly supervised to decrease this condition nationally.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,895
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,002
Bibliométrie0,0010,002
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)0,0020,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,280 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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