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Enregistrement W4411505645 · doi:10.63682/fhi1586

Study To Compare And Correlate The Effect On Iron Deficiency Anaemia On Cognition In Young Adult Females

2024· article· en· W4411505645 sur OpenAlexaboutno aff
Umme Kulsoom Sheema, Alka Rawekar, Satish Patil, Shivanand Shivanand

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Health Informatics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIron Metabolism and Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIron deficiencyMedicineCognitionFerritinAnemiaPopulationHemoglobinPediatricsDemographyPhysiologyInternal medicineEnvironmental healthPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The prevalence of iron deficiency anaemia (IDA) in young Indian women especially the urban population is on a rise since a past few years due to various factors including inclination towards processed food. Anaemia, particularly iron deficiency anaemia (IDA), is a prevalent public health issue in India, affecting a significant portion of the population, including children, adolescents and women. Recent data from 2024 indicates that anaemia continues to be a challenge, with substantial implications for cognitive function among adolescents. Mild cognitive impairment (MCI) has been observed in individuals with anaemia, suggesting a potential link between iron status and cognitive performance. Methods: The study was an analytical correlational study conducted at the Central Neuro-Physiology Lab, Acharya Vinoba Bhave Rural Hospital (AVBRH) in Wardha, focusing on adult females of reproductive age, ranging between 18 and 30 years old. The total sample size for this study was determined to be 260, with 130 women diagnosed with Iron Deficiency Anaemia (IDA) and 130 non-anaemic healthy women. Purposive sampling techniques were utilized for participant selection. Hematological evaluation was conducted through Complete Blood Count and serum ferritin analysis. Cognitive assessment was performed using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). The Student’s t-test and Pearson’s correlation were used to examine the association between haemoglobin, serum ferritin levels and cognition. Results: The findings suggest that there was no statistically significant difference in age, weight, height, and BMI between females with iron deficiency anaemia and healthy females (p>0.05). However, hemoglobin and serum ferritin concentrations were notably lower in anaemic females compared to healthy females (p < 0.001). Additionally, the total MoCA score was significantly lower in anaemic females compared to healthy females (p<0.001). MoCA score showed significant positive correlation with haemoglobin (r 0.667, p <0.001) and ferritin levels (r 0.652, p < 0.001) indicating that cognitive function diminishes with severity of anaemia. Specifically, individuals with moderate anaemia exhibited the lowest MoCA score of 22.94±2.479, while those with no anaemia displayed the highest MoCA score of 26.48±2.175. This disparity was found to be statistically significant (p<0.001). The linear regression model indicated that a unit decrease in ferritin decreases the MoCA score by 0.145 (95%CI; 0.124-0.166), and a unit decrease in the hemoglobin decreases the MoCA score by 1.182 (95%CI; 1.020-1.344), which was statistically significant. Conclusions: In this study, it was found that anaemic women had significantly lower cognitive scores compared to the healthy non-anaemic group. High levels of hemoglobin and ferritin showed a moderate positive correlation with higher cognitive performance. These findings suggest that cognitive function in young females is moderately influenced by IDA, highlighting that IDA is one of the potential risk factor for cognitive impairment.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,438

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,293 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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