Exploring Iron Deficiency in Alberta: Following up on Clinical Observations
Notice bibliographique
Résumé
Context: Iron deficiency (ID) is a common and preventable micronutrient deficiency, affecting cognitive development, immune function, and well-being of individuals, and leading to substantial health care costs. Objective: Our study investigates ID prevalence in Alberta from 2010 to 2022 and its association with patient and provider characteristics. We hypothesize that the prevalence of ID in Alberta has been increasing over the past decade based on clinical observations and anecdotes. We also explore anemia prevalence to see if results converge as these two health conditions are closely related. Study Design: Retrospective analysis of electronic medical data obtained from the Canadian Primary Care Research Network, Southern Alberta Primary Care Research Network (SAPCReN-CPCSSN). Population/Participants: Cohort of 94,264 individuals aged six and older residing in Alberta. These individuals had at least one ferritin test between 2010-2022. ID was defined in accordance with the World Health Organization (WHO) guidelines (i.e., serum ferritin below 15 μg/mL). Additionally, anemia was assessed using WHO guidelines based on hemoglobin levels. Instrument: Secondary data were extracted from de-identified SAPCReN-CPCSSN electronic medical records. Outcome/Evaluation: We examined the prevalence of ID over the study period, focusing on trends and correlations to patient and provider demographics. We examined the prevalence of anemia over the same time period. Results: Contrary to our hypothesis, our findings demonstrated a trend of decreasing ID in Alberta, particularly during the pandemic years (i.e., 2020-2022). Within this overall decline, ID remained higher among women of reproductive age and individuals with higher material deprivation. Notably, providers who were female and located in urban sites were more likely to perform ferritin testing. Our analysis uncovered a paradoxical trend: while ID is decreasing, anemia is trending upward, underscoring the need to better understand ID and its implications. Conclusions: The decreasing trend in ID prevalence is encouraging; however, ID remains high among vulnerable populations, which highlights the importance of targeted interventions to address ID effectively. Further investigation is needed to better understand the underlying factors that contribute to our paradoxical finding, which also underscores the importance of assessing multiple clinical indicators to understand patients’ full experiences.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».