The Interplay Between Vitamin D Deficiency, Iron Status, and Anemia Risk in Moroccan Women of Reproductive Age: A Cross-Sectional Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Vitamin D and iron deficiencies are prevalent among Moroccan women of reproductive age (WRA). Research suggests that Vitamin D deficiency (VDD) may impair iron bioavailability, potentially leading to iron deficiency (ID) and anemia. Objectives: This study investigates associations between vitamin D status, iron levels, and anemia risk in WRA, aged 18–49, from Meknes, Morocco. Methods: A cross-sectional study was conducted among 463 participants, measuring serum 25(OH)D, blood count parameters, iron, ferritin, C-reactive protein, and creatinine. Lifestyle factors, including dietary intake, sun exposure, and physical activity, were assessed through validated questionnaires, and anthropometric data were collected. Linear and logistic regression models analyzed associations, while ROC analysis evaluated VDD’s predictive accuracy for ID and anemia. Results: VDD (25(OH)D < 20 ng/mL) was significantly associated with reduced hemoglobin, hematocrit, red blood cells, and ferritin (all p < 0.01), indicating vitamin D’s role in erythropoiesis and iron storage. Multivariate logistic regression showed that VDD increased the risk of anemia (OR: 7.17, 95% CI: 3.19–19.28, p < 0.001), ID (OR: 2.20, 95% CI: 1.32–3.77, p = 0.007), and IDA (OR: 4.10, 95% CI: 1.73–12.08, p = 0.004). Dietary iron intake was inadequate, showing minimal protective effects against anemia and ID (β(SE): −0.08(0.03), p = 0.030 and β(SE): −0.05(0.02), p = 0.037). Conclusions: VDD is a significant risk factor for impaired iron status and anemia in Moroccan WRA, highlighting the need for targeted nutritional interventions and further research.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».