Scaling up prenatal nutrition could reduce the global burden of noncommunicable diseases in the next generation: a modeling analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nutritional conditions during pregnancy may influence the epigenetic development of an individual and consequently their later-life risk of noncommunicable disease (NCD). Improving nutrition for pregnant females may therefore serve the dual purpose of directly improving pregnancy outcomes and preventing NCDs in the next generation. OBJECTIVES: We estimated the impact of prenatal supplementation with iron and folic acid (IFA), multiple micronutrients (MMS), or calcium at 50%, 75%, or 90% coverage on future NCDs by age and sex in 2015. METHODS: We used secondary data sources from 132 countries to quantify the cases of diabetes and hypertension and the deaths from selected NCDs that could be averted or delayed by scaling up prenatal micronutrient supplementation. RESULTS: Globally, >51,000 NCD deaths, 6 million cases of hypertension, and 3 million cases of diabetes could be prevented per offspring birth cohort if mothers were prenatally supplemented with MMS at 90% coverage. For IFA these numbers would be roughly half. Calcium supplementation at 90% could delay 51,000 deaths per birth cohort. Our model suggests that substantial numbers of NCD deaths and cases of hypertension and diabetes could be prevented in future generations by scaling up micronutrient supplementation for mothers during pregnancy. CONCLUSIONS: Highlighting the additional benefits of proven nutrition interventions is critical in ensuring adequate and sustained investments, and programmatic integration. As the double burden of disease continues to grow, population-wide efforts to scale up micronutrient supplementation to pregnant females could help prevent both undernutrition and chronic disease.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».