Multiple Indicators of Undernutrition, Infection, and Inflammation in Lactating Women Are Associated with Maternal Iron Status and Infant Anthropometry in Panama: The MINDI Cohort
Notice bibliographique
Résumé
Maternal infections, nutrient deficiencies, and inflammation (MINDI) co-exist in lactating indigenous women in Panama, but their impact on maternal iron status and infant growth is unknown. For this secondary analysis of cross-sectional data of lactating mothers from our MINDI cohort, we investigated associations of MINDI variables with maternal anemia, elevated serum transferrin receptor (sTfR), low serum iron, hepcidin, ferritin, and infant weight-for-age (WAZ), length-for-age (LAZ), and head-circumference-for-age (HCAZ) Z-scores in 99 mother-infant dyads. A bootstrapping resampling procedure preselected covariates for inclusion in multivariable regressions models from chronic maternal infections and nutritional status [folate, vitamins A, D, retinol-binding protein (RBP), insulin-growth factor-1 (IGF-1)] and inflammation [C-reactive protein (CRP), cytokines, platelet indices] indicators. Anemia was prevalent (53.5%) but underestimated due to widespread low plasma volume (<2.2 L, 79.9%) and was associated with indicators of malnutrition [lower IGF-1, body mass index (BMI), vitamin D, and intake of green/leafy vegetables], but not inflammation. Higher CRP was associated with lower serum iron, and higher hepcidin and ferritin, whereas maternal platelets were associated with lower HCAZ (β = −0.22), WAZ (β = −0.17), and LAZ (β = −0.17). Higher LAZ was also associated with maternal serum vitamin D (β = 0.23), whereas maternal iron supplementation lowered LAZ (β = −0.22). Assessment of iron status in this MINDI cohort is complex and supplementation strategies must consider consequences for both the mother and the infant.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».