Determinants of iron deficiency and anemia among Nunavimmiut: results from the Qanuilirpitaa? 2017 Nunavik Health Survey
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To estimate the prevalence of iron deficiency (ID) and anemia and study their main distal and proximal protective and risk factors among Nunavimmiut 16 years and older in 2017. METHODS: In a cross-sectional participatory survey of 831 women and 436 men from the Qanuilirpitaa? 2017 Nunavik Inuit Health Survey, venous blood samples were collected to measure various indicators of iron status and anemia as well as biomarkers of nutritional and inflammatory status and contaminant exposures. Sociodemographic, food security status, anthropometric, lifestyle, dietary, and health data were collected using questionnaires, clinical sessions, and a medical chart review. ID and anemia diagnoses were based on serum ferritin (SF) and hemoglobin (Hb), respectively. Multiple regressions were used to assess correlates of anemia and iron status. RESULTS: Prevalence of ID was highest among women of childbearing age (16-49 years old, 33%) and anemia among adults aged 50 years and older (31%). These estimates are prone to biases due to the relatively low participation rate (37%). Serum vitamin D, omega-3 polyunsaturated fatty acid content of erythrocyte membranes, blood selenium, inflammation, higher socioeconomic status (SES), obesity, and alcohol consumption were all positively associated with SF, while Helicobacter pylori infection and a recent pregnancy were negatively associated with Hb among women of childbearing age. Among older adults, food insecurity was associated with lower SF. CONCLUSION: While data reported here provide some indication of an improvement since the previous survey conducted in 2004, additional efforts should be devoted to further increasing the SES and access to country foods and nutritious market foods in this population, the two main protective factors against ID and anemia identified in the present study.
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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 | 0,001 | 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 ».