Role of iron in the reduction of anemia among women of reproductive age in low-middle income countries: insights from systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Iron deficiency anemia is a common public health issue among women of reproductive age (WRA) because it can result in adverse maternal and birth outcomes. Although studies are undertaken to assess iron efficacy, some gaps and limitations in the existing literature need to be addressed. To fill the gaps, we conducted a systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials (RCTs) assessing the role of iron in reducing anemia among WRA in low-middle-income countries (LMICs). Methods A comprehensive search strategy was used to search Medline through PubMed, Embase, and Science Direct for RCTs published between 2000 and 2020. The primary outcome was the mean change in hemoglobin level. We used standardized mean differences and their respective 95% CI to estimate the pooled effect. We used I 2 statistics and Egger’s test to assess heterogeneity and publication bias, respectively. This review was carried out in accordance with revised guidelines based on the Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-analysis. Results The findings showed that iron therapy improved hemoglobin and ferritin levels, though the results varied across studies. An overall pooled effect estimate for the role of iron therapy in improving the hemoglobin levels among WRA was -0.71 (95% CI: -1.27 to -0.14) ( p = 0.008). Likewise, the overall pooled effect estimate for the role of iron therapy in improving the ferritin levels among WRA was -0.76 (95% CI: -1.56 to 0.04) ( p = 0.04). The heterogeneity (I 2 ) across included studies was found to be statistically significant for studies assessing hemoglobin (Q = 746.93, I 2 = 97.59%, p = 0.000) and ferritin level (Q = 659.95, I 2 = 97.88%, p = 0.000). Conclusion Iron therapy in any form may reduce anemia’s burden and improve hemoglobin and ferritin levels, indicating improvement in iron-deficiency anemia. More evidence is required, however, to assess the morbidity associated with iron consumption, such as side effects, work performance, economic outcomes, mental health, and adherence to the intervention, with a particular focus on married but non-pregnant women planning a pregnancy in the near future. Trial registration Registered with PROSPERO and ID is CRD42020185033.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».