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Enregistrement W4416943891 · doi:10.3390/nu17233765

Dairy Intake and Iodine Status in Pregnant and Lactating Women: A Systematic Review and Meta-Analysis

2025· review· en· W4416943891 sur OpenAlexaff
Elham Razmpoosh, Kimberly Geronimo, Caroline Gauntlett, Phu Pham, Kathy Musa‐Veloso

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThyroid Disorders and Treatments
Établissements canadiensCantox Health Sciences InternationalIntertek (Canada)
Organismes subventionnairesNational Dairy Council
Mots-clésIodineObservational studyPregnancyOdds ratioLactationConfidence intervalBreast milkRandomized controlled trialSystematic review

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background/Objectives: Despite salt iodization, iodine deficiency during pregnancy and lactation is re-emerging in many industrialized countries, necessitating an evaluation of the role of dairy in supporting iodine status during these critical periods. Methods: We conducted a systematic review and meta-analysis in accordance with PRISMA guidelines. Ten databases were searched through March 2025 using ProQuest Dialog™ (Version 75.0). Study quality was assessed using either the Quality Evaluation for Observational Studies tool or the Risk of Bias 2 tool, depending on study design. Random-effects models were applied, with certainty of evidence rated using the GRADE framework. Publication bias, sensitivity analyses, and subgroup analyses were also performed. Results: Fifty-one publications met the eligibility criteria, including 50 publications of observational studies and 1 publication of a randomized controlled trial (RCT), with most studies conducted on pregnant women. Higher dairy intake was associated with significantly greater urinary iodine concentration (UIC), (23 studies; standardized mean difference: 0.326; 95% confidence interval [CI]: 0.228, 0.424; p < 0.001; I2 = 57.31%; low-certainty), and significantly lower odds of iodine deficiency (11 studies; odds ratio: 0.58; 95% CI: 0.48, 0.70; p < 0.001; I2 = 0%; moderate-certainty). Associations were stronger in studies conducted during later pregnancy, in higher-quality studies, and when the dairy food was specifically milk. Dairy contributed to ~27% of iodine intake from foods. Breast milk iodine concentration (BMIC) findings were inconsistent, though in one RCT, iodine-fortified milk improved BMIC and UIC. Conclusions: Dairy intake supports adequate iodine status during pregnancy and lactation. RCTs would be valuable in further investigating the role of dairy in supporting iodine status, particularly in lactating women. (PROSPERO CRD420251054576)

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,038
Bibliométrie0,0080,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,295 · 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.

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

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
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Résumé présentoui

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