A Scoping Review of Iron Supplementation Programs During Pregnancy: Insights from Global Implementation Strategies
Notice bibliographique
Résumé
Context Iron deficiency anemia is a significant global health issue, especially among pregnant women. Nutritional guidelines globally recommend iron supplementation to mitigate anemia’s adverse effects on maternal and child health. This scoping review explores various country-level strategies for implementing iron supplementation programs during pregnancy. Objective To examine and compare national iron supplementation implementation strategies, identifying key facilitators and barriers influencing program effectiveness. Study Design and Analysis A scoping review methodology was employed, analyzing literature on national iron supplementation programs. Thematic synthesis was conducted to extract insights on program structure, implementation, outcomes, and contextual factors. Setting or Dataset Data was sourced from national and international reports, peer-reviewed articles, and government documents detailing iron supplementation programs across multiple countries. Population Studied The review focuses on pregnant women in various countries, including Thailand, Nicaragua, Canada, Kenya, Nepal, Ethiopia, India, Vietnam, Brazil, and Ghana. Intervention/Instrument National iron supplementation programs with varying components, including universal distribution, healthcare provider involvement, community volunteer participation, educational initiatives, and logistical strategies for supplementation delivery. Outcome Measures Primary outcomes include reductions in anemia prevalence in pregnant women, compliance rates with iron supplementation, and key maternal and neonatal health indicators. Results The review highlights cultural differences and similarities across national iron supplementation programs. Effective programs often feature community involvement, healthcare provider education, and robust policy support. However, socioeconomic barriers, healthcare access, and cultural perceptions continue to pose challenges. Common themes in implementation struggles suggest a need for tailored approaches that consider local contexts while leveraging global practices. Conclusions Effective iron supplementation programs integrate healthcare worker education, community involvement, logistics, and socioeconomic considerations. Cultural perceptions, healthcare system, and economic contexts significantly impact program efficacy. Insights from this review can inform policymakers in refining prenatal iron supplementation policies.
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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 | 0,036 | 0,105 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».