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Record W3141770504

Determinants of iron status and anemia, and the associations between iron status and divalent metals among children aged 3 to 19 years old from four First Nations communities in Quebec

2019· article· en· W3141770504 on OpenAlexfundaboutno aff
Emad Tahir

Bibliographic record

VenueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2019
Typearticle
Languageen
FieldMedicine
TopicIron Metabolism and Disorders
Canadian institutionsnot available
FundersHealth Canada
KeywordsIron statusAnemiaEnvironmental healthGerontologyIron deficiencyMedicinePsychologyPsychiatry
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Contexte : L'anémie et la carence en fer sont fréquentes chez les enfants des Premières Nations et ont plusieurs effets néfastes sur la santé. Le fer est un métal divalent qui partage des voies d'absorption intestinale communes avec le cadmium (Cd), le cobalt (Co), le manganèse (Mn), le plomb (Pb) et le zinc (Zn) ; une déficience en fer augmente l'absorption de ces métaux ainsi que leur possible toxicité chez les humains. La présente étude examine la prévalence de l'anémie et la carence en fer, leurs déterminants ainsi que les associations entre la carence en fer et les concentrations sanguines de métaux divalents chez des jeunes des Premières Nations. Méthodologie : En 2015, l'étude pilote Jeunes Environnement et Santé (JES! - YEH!) a été menée chez des enfants et des adolescents (3 à 19 ans, n = 198) de quatre communautés de Premières Nations du Québec. Les concentrations d'hémoglobine, de ferritine sérique, et de métaux sanguins ainsi que de Mn dans les cheveux, de cotinine urinaire et de hs-CRP plasmatique ont été mesurées. Des mesures anthropométriques ont aussi été recueillies. Des déterminants (y compris la consommation d'aliments traditionnels et du marché) ont été évalués à l'aide d'un questionnaire administré par un assistant de recherche qui a ensuite servi pour le calcul des apports en nutriments. Une analyse descriptive a été réalisée et des modèles d'équations structurelles ont été utilisés pour tester les associations. RÉSULTATS : La prévalence respective de l'anémie et de la carence en fer était élevée (17.7% et 20.8% respectivement) dans la population d'étude. Les consommations de la viande traditionnelle, de fruits et de jus de fruits (naturel et en poudre) - par l'intermédiaire de leur association positive avec l'apport en vitamine C - étaient les variables alimentaires positivement associées à la ferritine sérique. Le sexe masculin était également associé à une ferritine sérique plus élevée. Le statut inflammatoire était inversement associé à l'hémoglobine, alors que la ferritine sérique était positivement associée à l'hémoglobine. Comme pour la ferritine, la consommation de fruits et de jus était positivement associée à l'hémoglobine via l'apport en vitamine C et la ferritine sérique, et ce, bien que la plupart des participants présentaient un apport suffisant en fer et en vitamine C. Les niveaux de Mn sanguin étaient significativement plus élevés que ceux des enfants des mêmes groupes d'âge rapportés dans l'enquête canadienne de mesures de santé. La ferritine sérique était inversement associée au Mn et au Co sanguins. Encore une fois, la consommation de fruits et de jus était inversement associée au Mn et au Co sanguins via l'apport en vitamine C et la ferritine sérique. Aucune association significative entre la ferritine sérique et d'autres métaux divalents n'a été observée. CONCLUSIONS : Nos résultats suggèrent que des interventions réduisant l'inflammation et favorisant des environnements alimentaires plus sains ainsi qu'une augmentation de la consommation de viande traditionnelle et d'aliments naturellement riches en vitamine C, qui est connue pour améliorer l'absorption du fer, pourraient contribuer à contrer l'anémie et la déficience en fer et à restaurer l'homéostasie du Mn et du Co dans l'organisme. Mots-clés: Anémie de l'enfance; carence en fer; Premières Nations; vitamine C; inflammation; manganèse; cobalt.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.046
Threshold uncertainty score0.093

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.008
GPT teacher head0.202
Teacher spread0.194 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Citations0
Published2019
Admission routes2
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