Relationship Between Iron Deficiency Anemia and Stunting in Pediatric Populations in Developing Countries: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/OBJECTIVES: Iron deficiency anemia (IDA) and stunting are prevalent global health issues, particularly in developing countries, where previous studies have suggested a potential relationship between them. This systematic review aims to analyze the relationship between iron deficiency anemia and stunting in pediatric populations in developing countries. METHODS: Literature searches were conducted on PubMed, EMBASE, Cochrane Library, and EBSCO Host. The primary outcome was the association between IDA and stunting. Risk of bias was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS) for cohort studies and the Effective Public Health Practice Project (EPHPP) for other observational studies. Meta-analysis was performed with a random-effects model and heterogeneity assessment. A Grading of Recommendations, Assessment, Development, and Evaluation (GRADE) assessment was performed to determine the certainty and importance of the study. RESULTS: Out of 19,095 articles, 15 studies were included in the systematic review, and 4 studies were included in the meta-analysis, encompassing 21,936 subjects aged 0 to 12 years. IDA prevalence ranged from 3.6 to 58.8%, while stunting prevalence varied from 6.6 to 44.5%. Nine articles supported a significant relationship between IDA and stunting, revealing that stunted children had a 1.31-6.785 times higher risk of developing IDA. The odds ratio of children with IDA to be stunted was 2.27 (95% CI = 1.30-3.95). All studies exhibited a moderate risk of bias. GRADE assessment suggested that the evidence's certainty is low but important. CONCLUSIONS: The high IDA prevalence in developing countries, including Indonesia, is associated with stunting in children, suggesting a synergistic relationship.
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 | 0,016 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,038 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».