Consumption of Iron-Fortified Lentils Is Protective against Declining Iron Status among Adolescent Girls in Bangladesh: Evidence from a Community-Based Double-Blind, Cluster-Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In many low-income countries, iron deficiency (ID) and its anemia (IDA) pose significant health challenges, particularly among females and girls. Finding sustainable and effective solutions to address this issue is critical. OBJECTIVES: This study aimed to evaluate the efficacy of incorporating iron-fortified lentils (IFLs) into the diets of rural Bangladeshi adolescent girls on their body iron (Fe) status. METHODS: A community-based, double-blind, cluster-randomized controlled trial involved n = 1195 girls aged 10-17 y. A total of 48 adolescent clubs (n = ∼27 girls each) were randomized into 3 groups: 1) 200 g cooked IFLs, 2) 200 g cooked noniron-fortified lentils (NIFLs), and 3) a control group with no lentils (usual dietary intake). The intervention, administered 5 days a week for 85 feeding days, provided ∼8.625 mg Fe from each serving of IFLs and 2.625 mg from NIFLs. Blood samples collected at baseline, midpoint (42 feeding days), and endpoint (85 feeding days) assessed key Fe and inflammation biomarkers. Statistical analyses were filtered for inflammation. RESULTS: Although all groups experienced a decline in Fe status over time, the IFL group exhibited a significantly reduced decline in serum ferritin (sFer -7.2 μg/L), and total body iron (TBI -0.48 mg/kg) level compared with NIFL (sFer -14.3 μg/L and TBI -1.36 mg/kg) and usual intake group (sFer -12.8 μg/L and TBI -1.33 mg/kg). Additionally, those in the IFL group had a 57% reduced risk of developing clinical ID (sFer <15 μg/L) compared with the usual intake group. CONCLUSIONS: Our findings suggest that incorporating IFLs into the diet can help mitigate a decline in sFer, indicating a positive impact on the body Fe status of adolescent girls. This research underscores the potential role of fortified foods in addressing ID and IDA in vulnerable populations, emphasizing the significance of food-based interventions in public health. TRIAL REGISTRATION NUMBER: This trial was registered at the clinicaltrials.gov on May 24, 2018 (https://clinicaltrials.gov/study/NCT03516734?locStr=Bangladesh&country=Bangladesh&distance=50&cond=Anemia&intr=Iron%20fortified%20lentils&rank=1) as NCT03516734.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».