The correlation between anemia and intelligence quotient (IQ) in children: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Anemia is considered as an important health problem because it severely affects children's growth and development. It impairs the immune mechanisms and is also associated with increased morbidity. This meta-analysis aims to assess the correlation between anemia and intelligence quotient (IQ) in children. Methods: Articles on anemia and IQ in children under 18 years old were searched in Scopus, Pubmed, and ScienceDirect, using the search term “(((Anemia) OR (Hemoglobin)) AND ((Intelligence Quotient) OR (IQ)))”. Articles before 2000 and published in languages other than English were excluded. The outcome is Intelligence Quotient. Two independent reviewers performed article screening. The risk of bias was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). The statistical analysis was conducted using Review Manager 5.4. Results: A total of 7 published studies with a total number of 1339 subjects were included in this meta-analysis. The pooled analysis showed there was a statistically significant decrease in mean IQ in anemic children, compared to non-anemic children (-9.97, 95% CI: -17.99 to -1.96, p = 0.01, I2 = 99%). All of the studies have a low risk of bias. Conclusion: A decrease in mean IQ in children under 18 years old is associated with the presence of anemia.
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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 | 0,014 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,030 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».