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Enregistrement W4414675235 · doi:10.52058/2786-4952-2025-9(55)-1682-1697

IRON DEFICIENCY ANAEMIA: REFLECTING SCIENTIFIC PROGRESS AND TRENDS THROUGH BIBLIOMETRIC ANALYSIS

2025· article· uk· W4414675235 sur OpenAlexaboutno aff
Tetiana Chernets, Iryna Savchenko, Taras Krytsky, Oksana Khlibovska

Notice bibliographique

RevueПерспективи та інновації науки · 2025
Typearticle
Langueuk
DomaineMedicine
ThématiqueIron Metabolism and Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScientific progressIron deficiencyBibliometricsTrend analysisTechnical progress

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Iron deficiency anaemia is one of the most common forms of anaemia and a serious global health problem.This condition occurs when the body's iron stores are insufficient to meet physiological needs, leading to impaired haemoglobin synthesis and reduced oxygen delivery to tissues.The causes of IDA are varied, including chronic blood loss, reduced iron absorption, insufficient intake or increased body requirements, as well as 'functional' deficiency due to elevated hepcidin levels in chronic diseases.Clinical manifestations of IDA include weakness, fatigue, Журнал «Перспективи та інновації науки» (Серія «Педагогіка», Серія «Психологія», Серія «Медицина») № 9(55) 2025 1683 shortness of breath, pale skin, as well as appetite disorders such as pica and restless legs syndrome.In children, this can lead to delayed psychomotor development, and in pregnant women, to the risk of complications during childbirth.Diagnosis of IDA is often difficult due to the non-specificity of symptoms and the possibility of falsely normal ferritin levels in inflammatory processes.Treatment usually includes oral iron supplements, although their tolerability is limited by side effects.Intravenous preparations are used in cases of intolerance or malabsorption, but they require additional resources and safety monitoring.According to the bibliometric analysis conducted in this article, there has been a significant increase in the number of publications on the topic of ZDA since 2010, confirming the scientific community's high interest in this issue.The main areas of research include new therapeutic approaches, such as personalised medicine, optimisation of iron doses and regimens, and the role of hepcidin in iron regulation in the body.Bibliometric analysis has shown that the leading countries in IDA research are the United States, the United Kingdom, India, and Italy, and the leading institutions are Harvard Medical School and the University of Toronto.Active support for research from organisations such as the National Institutes of Health (NIH) and the National Natural Science Foundation of China was also noted.Given the high prevalence and impact of IDA, this topic remains relevant and requires further research in the areas of diagnosis, treatment and prevention, particularly in the context of global strategies to combat iron deficiency.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,082
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,827
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,082
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,1730,283
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,340 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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