Vitamin D Deficiency Among Pregnant Women in Sub‐Saharan Africa: A Systematic Review and Meta‐Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Vitamin D deficiency (VDD) during pregnancy is linked to adverse maternal and fetal outcomes. Deficiency may result from low cutaneous synthesis, poor dietary intake, or metabolic disruptions. In Sub-Saharan Africa (SSA), diverse climates, diets, and health systems may influence VDD prevalence, yet comprehensive data remains limited. OBJECTIVE: To estimate the pooled proportion of VDD among pregnant women in SSA. METHODS: A systematic review and meta-analysis were conducted on studies reporting VDD among pregnant women in SSA. Databases searched included PubMed, Scopus, Science Direct, HINARI, Google, and Google Scholar without restrictions on language or study period. Study quality was assessed with the Newcastle-Ottawa Scale. Heterogeneity was examined using Cochrane's Q and I² statistics. Publication bias was evaluated using Egger's test at a 5% significance level. A random-effects model was used to estimated the pooled proportion. RESULTS: Thirty observational studies with 6853 pregnant women were included. Reported proportion ranged from 99.2% in Sudan to 1.6% in Zimbabwe. The pooled proportion of VDD was 34.8% (95% CI: 20.75, 48.76) with significant heterogeneity (I² = 99.83%, p < 0.001). Subgroup analysis showed the highest proportion in East Africa at 45.65% (95% CI: 17.68-73.63) and the lowest in Southern Africa at 13.83% (95% CI: 2.99-24.67). Most studies were high-quality, facility-based, and predominantly single-center. CONCLUSION: VDD is common among pregnant women in SSA, particularly in East Africa, and may worsen maternal and neonatal health outcomes. Public health strategies, such as nutrition education and supplementation programs alongside food fortification policies are needed to reduce vitamin D deficiency.
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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 | 0,010 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,032 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».