Increased vs. Standard Dose of Iron in Ready-to-Use Therapeutic Foods for the Treatment of Severe Acute Malnutrition in a Community Setting: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
The optimal dose of iron in ready-to-use therapeutic foods (RUTF) used to treat uncomplicated severe acute malnutrition (SAM) in community settings is not well established. The objective of this systematic review was to assess if an increased iron dose in RUTF, compared with the standard iron dose in the World Health Organization (WHO)-recommended peanut-based RUTF, improved outcomes in children aged six months or older. We searched multiple electronic databases and only included randomized controlled trials. We pooled the data in a meta-analysis to obtain relative risk (RR) and reported it with a 95% confidence interval (CI). Three studies, one each from Zambia, the Democratic Republic of Congo, and Malawi, were included. In all studies, the RUTF used in the intervention group was milk-free soya-maize-sorghum-based RUTF. The pooled results showed that, compared to the control group, a high iron content in RUTF may lead to increase in hemoglobin concentration (mean difference 0.33 g/dL, 95% CI: 0.02, 0.64, two studies, certainty of evidence: low) and a decrease in any anemia (RR 0.66, 95% CI: 0.48, 0.91, two studies, certainty of evidence: low), but also decrease recovery rates (RR 0.91, 95% CI: 0.84, 0.99, three studies, certainty of evidence: low) and increase mortality (RR 1.30, 95% CI: 0.87, 1.95, three studies, certainty of evidence: moderate). However, the CIs were imprecise for the latter outcome. Future studies with large sample sizes are needed to confirm the beneficial versus harmful effects of high iron content in RUTF in treating uncomplicated SAM in children aged 6-59 months in community settings.
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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 | 0,010 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,036 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».