Population Iron Status in Canada: Results from the Canadian Health Measures Survey 2012–2019
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In Canada, population iron status estimates are dated (2009-2011) and did not consider the presence of inflammation. OBJECTIVES: This study aimed to update iron status estimates in Canada using serum ferrin (SF) and evaluate different correction methods for inflammation based on c-reactive protein (CRP). METHODS: Data from the Canadian Health Measures Survey cycles 3-6 (2012-2019) formed a multiyear, cross-sectional, nationally representative sample (3-79 y) (n = 21,453). WHO cutoffs for SF and hemoglobin were used to estimate iron deficiency (ID), iron deficiency anemia (IDA), anemia, and elevated iron stores. ID was first estimated without considering inflammation. Correction approaches evaluated were excluding individuals with CRP >5 mg/L, using modified SF cutoffs, and regression correction. RESULTS: Total population uncorrected prevalence estimates were 7% (95% CI: 6.2, 7.9) ID, 6.1% (95% CI: 5.2, 7.0) anemia, and 2.0% (95% CI: 1.6, 2.4) IDA. The uncorrected prevalence of ID was the highest among females of reproductive age with 21.3% (95% CI: 17.6, 25.0) and 18.2% (95% CI: 15.4, 21.1) in 14-18 y and 19-50 y, respectively. Corrected ID estimates were higher than the uncorrected values, independent of the correction approach. Regression correction led to a moderate increase in the prevalence to 10.5% for the total population, whereas applying the higher modified SF cutoffs (70 μg/L for those older than 5 y) led to the largest increases in the prevalence, to 12.6%. Applying modified cutoffs led to implausibly high ID estimates among those with inflammation. Elevated iron stores were identified in 17.2% (95% CI: 16.2, 18.2) of the population, mostly in adult males. CONCLUSIONS: Correction methods for estimating population iron status need further research. Considering the fundamental drawbacks of each method, uncorrected and regression-corrected estimates provide a reasonable range for ID in the Canadian population. Important sex-based differences in iron status and a public health ID problem of moderate magnitude among females of reproductive age are evident in Canada.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».