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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».