Exploring the effect of menstrual loss and dietary habits on iron deficiency in teenagers: A cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Adolescent girls are particularly susceptible to iron deficiency due to increased iron requirements during the pubertal growth spurt, combined with iron loss following menarche. This study aimed to investigate the prevalence of heavy menstrual bleeding in an adolescent population using the SAMANTA questionnaire and to explore its relationship with dietary habits and iron deficiency. This cross-sectional study was conducted in two Swedish high schools in 2023. Post-menarchal female students, aged 15 and older, were included (n = 394). Data were collected on-site through a patient-reported survey, including the SAMANTA questionnaire for heavy menstrual bleeding, and by blood sampling. Meat-restricted diet was analyzed in relation to iron status. Descriptive analysis and regression analysis were used to assess the prevalence of heavy menstrual bleeding and its relationship with dietary habits and iron deficiency, defined as ferritin <15 µg/L. The prevalence of heavy menstrual bleeding and iron deficiency in the cohort was 53% (208/394) and 40% (157/394), respectively. In univariate analysis, heavy menstrual bleeding (OR 3.0, 95% CI [2.0, 4.6]) and a meat-restricted diet (OR 3.5, 95% CI [2.2, 5.6]) were both associated with increased odds of iron deficiency. When assessing the joint effect of having heavy menstrual bleeding and a meat-restricted diet, the odds of iron deficiency were 13.5 times higher compared to omnivore individuals with normal menstruation (OR 13.5, 95% CI [6.4, 28.7]). Overall, the prevalence of iron deficiency in this population of adolescent girls was very high. Heavy menstrual bleeding and a meat-restricted diet were both independently associated with increased odds of iron deficiency. However, odds for iron deficiency were monumentally higher when combining these two variables, thus highlighting the importance of assessing and addressing both excessive output and low intake of iron.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».