Integrating and coordinating programs for the management of anemia across the life course
Notice bibliographique
Résumé
Anemia is a major global public health concern with a complex etiology. The main determinants are nutritional factors, infection and inflammation, inherited blood disorders, and women's reproductive biology, but the relative role of each varies between settings. Effective anemia programming, therefore, requires evidence-based, data-driven, contextualized multisectoral strategies, with coordinated implementation. Priority population groups are preschool children, adolescent girls, and pregnant and nonpregnant women of reproductive age. Opportunities for comprehensive anemia programming include: (i) bundling interventions through shared delivery platforms, including antenatal care, community-based platforms, schools, and workplaces; (ii) integrating delivery platforms to extend reach; (iii) integrating anemia and malaria programs in endemic areas; and (iv) integrating anemia programming across the life course. Major barriers to effective anemia programming include weak delivery systems, lack of data or poor use of data, lack of financial and human resources, and poor coordination. Systems strengthening and implementation research approaches are needed to address critical gaps, explore promising platforms, and identify solutions to persistent barriers to high intervention coverage. Immediate priorities are to close the gap between access to service delivery platforms and coverage of anemia interventions, reduce subnational coverage disparities, and improve the collection and use of data to inform anemia strategies and programming.
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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 | 0,038 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».