Does oral iron and folate supplementation during pregnancy protect against adverse birth outcomes and reduced neonatal and infant mortality in Africa: A protocol for a systematic review and meta-analysis?
Notice bibliographique
Résumé
Background: Globally, one-third of pregnant women are at risk of iron deficiency, particularly in the African region. While recent findings show that iron and folate supplementation can lower the risk of adverse birth outcomes and childhood mortality, our understanding of its impact in Africa remains incomplete due to insufficient evidence. This protocol outlines the systematic review steps to investigate the impact of oral iron and folate supplementation during pregnancy on adverse birth outcomes, neonatal mortality and infant mortality in Africa. Methods and analysis: MEDLINE, PsycINFO, Embase, Scopus, CINAHL, Web of Science, and Cochrane databases were searched for published articles. Google Scholar and Advanced Google Search were used for gray literature and nonindexed articles. Oral iron and/or folate supplementation during pregnancy is the primary exposure. The review will focus on adverse birth outcomes, neonatal mortality and infant mortality. Both Cochrane Effective Practice and Organization of Care and Newcastle-Ottawa Scale risk of bias assessment tools will be used. Meta-analysis will be conducted if design and data analysis methodologies permit. This systematic review and meta-analysis will provide up-to-date evidence about iron and folate supplementation's role in adverse birth outcomes, neonatal mortality and infant mortality in the African region. Ethics and dissemination: This review will provide insights that help policymakers, program planners, researchers, and public health practitioners interested in working in the region. PROSPERO registration number: CRD42023452588.
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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 | 0,103 | 0,154 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,045 | 0,007 |
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 ».