Factors affecting anemia among women of reproductive age in Mexico: a mixed-methods country case study
Dossier post-publication
Source : Retraction Watch, jointe par DOI. OpenAlex consigne la rétractation dans is_retracted, un booléen sur un espace d'états à au moins quatre valeurs ; il ne peut donc exprimer ni une expression de préoccupation, ni une correction, ni un rétablissement, et les rapporte comme false, ce qui se lit comme « rien à signaler ».
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In Mexico, anemia prevalence among women of reproductive age (WRA) decreased from 16.4% in 2006 to 11.6% in 2012, only to increase to 18.3% in 2016. The factors associated with this fluctuation are uncertain. OBJECTIVES: We conducted a systematic in-depth assessment of the quantitative and qualitative determinants of anemia among WRA in Mexico between 2006 and 2018. METHODS: Using multivariate stepwise linear regression, we analyzed Mexico's Encuesta Nacional de Salud y Nutrición surveys from 2006, 2012, and 2018 to identify determinants of WRA anemia. We also conducted a review of anemia-relevant programs and policies, including financing documents, and conducted in-depth interviews and focus group discussions with key stakeholders in Mexico. RESULTS: Among nonpregnant women (NPW) 15-49 y, mean hemoglobin (Hb) increased from 13.8 g/dL in 2006 to 14.0 g/dL in 2012, decreasing to 13.2 g/dL in 2018 (P < 0.001). Inequities by geographical region and household wealth persisted throughout this period, with household wealth, urban residence and gravidity emerging as significant predictors of Hb among NPW. Qualitative analyses generally supported these findings. The most discussed program was Progresa-Oportunidades-Prospera, where most resources for health were invested and majority of participants acknowledged that its cancellation in 2019 would lead to worsening of health and nutrition outcomes among the poor. Financing analyses showed a drop in funding for nutrition-related programs between 2014 and 2018. Cultural norms around gender roles were still prevalent, along with increasing rates of teenage pregnancy. CONCLUSIONS: Anemia prevention efforts need to refocus on poverty alleviation, continuity of adequate coverage and financing of nutrition programs, especially those with social safety nets, and increase in uptake of family planning, particularly among adolescent girls.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».