Maternal anaemia and risk of neonatal and infant mortality in low- and middle-income countries: a secondary analysis of 45 national datasets
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Anaemia in pregnancy has been recognised worldwide as a growing public health concern and an important cause of adverse neonatal outcomes. However, only a limited number of studies have been done in low-income settings, which have the highest prevalence of anaemia. We aimed to investigate the association between maternal anaemia and neonatal and infant mortality in low- and middle-income countries. METHODS: Secondary analysis of pooled data from 45 national demographic and health surveys (2010-2020). We included all women between 15 and 49 years old, who had singleton live birth within 1 year preceding the survey, with a valid maternal measurement of haemoglobin. We used logistic regression models to estimate the crude and adjusted OR (aOR) with 95% CIs of the association between maternal anaemia (measured at the time of the survey) and the risk of neonatal and infant mortality. RESULTS: Among 106 143 women included in our analysis, there were 53 348 (50.5%) women with no anaemia, 24 670 (23.2%) with mild anaemia, 25 937 (24.3%) with moderate anaemia and 2188 (2.0%) with severe anaemia. Overall, there were 2668 (2.5%) neonatal and 3756 (3.5%) infant deaths. Moderate (aOR 1.20; 95% CI 1.06 to 1.35) and severe (aOR 1.89; 95% CI 1.46 to 2.44) maternal anaemia were associated with increased odds of neonatal mortality, respectively. Similar estimates were observed for moderate and severe anaemia and infant mortality. No increased risk was noted for mild anaemia. INTERPRETATION: Moderate and severe maternal anaemia in low- and middle-income settings are associated with increased risks of neonatal and infant mortality. Future research should examine how targeted interventions for prepregnancy and antenatal treatment of anaemia in reproductive-age women can enhance maternal and child health in low- and middle-income settings.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».