农村人口负担和贫血的决定因素在南印度:一个横断面研究

文摘

背景/目标。确定患病率和血红蛋白水平的决定因素和温和,温和,和严重贫血样本的成年人从农村泰米尔纳德邦,印度。主题/方法。我们招募了一个样例妊娠的男性和女性20岁以上。临床卫生措施包括血红蛋白浓度和身体质量指数。我们评估贫血之间的关联结果和社会人口和饮食因素使用线性和逻辑回归模型。结果。总共有753个人(412名女性和341名男性)参与了这项研究。贫血症的患病率是57.2%的女性和39.3%的男性(P< 0.001)。贫血患病率男性随着年龄的增加(P< 0.001),而不是女性(P> 0.05)。铁摄入量很低;11.7%女性和24.1%的男性称铁摄入量超过推荐膳食津贴(P< 0.001)。因素(或(95% CI))与轻度或中度贫血女性包括电视所有权(0.27(0.13,0.58),牲畜所有权(0.46(0.28,0.75),细粮消费(1.32(1.02,1.72),肉类消费(0.84(0.71,0.99),和商业农业生产(温和:4.6 (1.1,18.8);中度:6.8 (1.98,23.1)。因素与轻度,中度或严重贫血男性包括田园风光(0.50(0.25,0.99),糖消费(1.04(1.01,1.06),鸡蛋消费(0.80(0.65,0.99),和高种姓(7.3 (1.02,52.3)。结论。男性和女性在这个地区可能特别容易贫血,和未来的研究必须扩大超出饮食危险因素研究社会人口和环境因素的影响。

1。介绍

贫血是一种状态,其特征是红细胞的数量减少和严重影响了健康,全球成人和儿童的认知发展和生产力。截至2010年,全球贫血患病率大约是32.9%,这个负担是承担主要由妇女和儿童在低收入和中等收入国家在非洲和南亚1]。尽管最近经济增长和预防工作,贫血仍是特别普遍的在印度和全国残疾的是最大的原因2]。数据从2005 - 06年一轮的印度国家家庭健康调查(NFHS)显示,大约有55%的女性和24%的男性年龄在15到49岁患有贫血(3]。

先前的研究已经发现一些潜在原因的贫血在印度的情况下,如低铁摄入量(4),维生素C的摄入量(有限5,6),并降低胃液酸度相对于欧洲血统的人群(7]。在女性中,重复生育、哺乳8),和穷人获得初潮后营养补充剂和怀孕期间可能导致或进一步加重贫血(9]。此外,寄生虫感染,如钩虫和疟疾,还贫血的重要原因(7,9]。这些因素突出影响贫血状态的各种社会文化问题,包括贫困、微量营养素缺乏,文化和宗教实践,获得卫生服务和贫困的意识条件和预防措施。因此,在印度贫血的病因是多因子的和特定人群。

印度大多数对贫血的研究都集中在城市环境中(10,11,孕妇12儿童或青少年,(12- - - - - -14]。考虑贫血影响两性和所有年龄的人,有一个需要本地化与上下文相关的研究来提高我们的知识的普遍模式和相关的风险因素一般人群的成年人,包括非孕女性和男性,在印度的农村地区。这是特别重要的在南部泰米尔纳德邦,贫血仍是一个严重的公共卫生问题在许多地区(15]尽管最长期的存在和强大的社会保障框架,特别是对食品和营养计划(16]。

有鉴于此,我们进行了横断面研究在泰米尔纳德邦的农村地区,印度南部,以确定患病率估计轻微、中度和严重贫血妊娠成年男性和女性。我们也评估贫血之间的联系和各种人口、社会经济、饮食危险因素。总的来说,这项研究有助于文学描述和阐明的身体负担和贫血的决定因素在印度农村的目的通知政策,公共卫生规划,未来的研究。

2。方法

2.1。道德和同意

在这项研究之前,我们获得道德加拿大大学研究伦理委员会的批准。我们还授予许可的实地研究印度的高佣金在渥太华,加拿大和从地方当局,包括村委会委员会,世袭地警察主管、地区警察局长、区医疗官,当地的医院工作人员,该地区外国注册办公室。告知口头同意由所有参与者提供入学前的研究。

2.2。抽样框架和样本选择

我们进行了一项横断面研究17个村庄在两个农村“村务委员会”在泰米尔纳德邦的Krishnagiri区。抽样方法发表其他地方(17]。短暂、招聘个人通过随机发生的两阶段方法,我们走近8%的家庭的一个随机样本抽样框架,然后采用基士的方法,由世界卫生组织(世卫组织)(18),选择一个家庭成员(≥20岁)的研究。自我报告的孕妇被排除在抽样框架。为每一个选定的人同意参与,后续安排约会。在随访期间,描述性信息收集在年龄、性别、教育、收入来源和家庭财产。饮食摄入量评估与验证的食物频率问卷(FFQ),这是伴随着食品菜肴和食物份量的图谱显示照片和收集信息的频率消费和223菜肴和食物的分量19]。FFQ是搭配EpiNu®(马德拉斯糖尿病研究基金会,钦奈),数据库和软件程序,计算总摄入的食物类别和宏观消费和微量元素基于频率每个菜的菜肴和以实验室为基础的营养分析(20.]。我们评估体育活动习惯使用自我报告的估计“温和”和“积极”的活动领域的休闲、运输和使用世卫组织的全球体育活动调查问卷(GPAQ) [21]。GPAQ是配合当地有关照片描绘“温和”和“活力”活动在所有三个领域。

2.3。测量和临床的定义、社会经济和人口统计学变量

血液血红蛋白(Hb)浓度是评估使用毛细管血液样本和HemoCue®HB201 +分析仪(HemoCue AB,责问,SE)。由于精度高和可重复性的HemoCue®分析仪(22),Hb浓度为每个参与者只测量一次。轻度贫血是指血液Hb浓度110 - 129 g / L为男性和女性110 - 119 g / L。中度和重度贫血被定义为Hb浓度80 - 109 g / L和< 80 g / L分别为男性和女性(23]。发育不良是定义为一个高度低于两个标准差低于性别参考印度人口中值,计算为< 150.5厘米为男性和女性< 139.1厘米(24]。

社会经济地位(SES)评估与基于资产财富指数(以下称为财富指数)使用的一个子集13 29个问题来自标准的生活指数由国际人口科学研究所(iip)用于本国家庭和健康调查(NFHS) [3]。问题组成的子集选择相关性研究。属性和财产被加权最大36分的使用重量iip基于开发的先天的知识的相关性SES的其他措施(25]。种姓数据归类为低种姓(由特殊的阶层和预定的部落),中产阶级(由其他向后种姓和大多数向后种姓),和高种姓婆罗门种姓。创建二进制变量低种姓和高种姓,以中产阶级为参照。宗教是评估作为一个二进制变量(穆斯林和印度教徒)。流动状态评估是一个二进制变量(或没有参与临时劳动力迁移在过去3年)。

田园生活指数(RI)值计算为每个单独的,改编自。维内特和Boik26]。RI值是由加法的标准化值(1)家乡的家庭数量(分配毛重)和(2)距离初级卫生中心(在公里,分配一半体重)。RI值进一步标准化意味着零和SD之一。因此更高的RI值代表了市场的更大程度的隔离村和其他服务和较低的人口密度的家庭位置。

2.4。数据分析

数据从FFQ处理EpiNu®,提供热量信息消费(千卡/天)和平均每日宏观和微量营养素的摄入(克/天)。营养摄入数据扩展g / 1000千卡能量摄入的差异占参与者之间。铁摄入值比较推荐膳食津贴由印度医学研究理事会发表的(27]。身体活动分数计算使用谁GPAQ分析指南[21),它提供了一个总测量代谢当量(遇到)分钟/周。值是按比例缩小的小时每天适度的体力活动改善易于解释。久坐不动的时间计算时间每天坐在电视时间计算时间每天看电视。

统计分析完成后在占据Version 13.0(美国大学站,TX)。我们计算原油普遍温和,温和,严重贫血。患病率估计当时年龄和使用国家级sex-standardized年龄和性别的数据从2011年全国人口普查28]。我们计算的性别比例手段和基线特征和探索使用学生的性别差异测试(意味着)和皮尔逊卡方测试(比例)。这后,我们评估简单之间的关联分类社会人口和临床特点及任何类型(轻度、中度或严重)贫血使用未经调整的逻辑回归分析。

使用回归命令在占据,我们建立了两个性别多元线性回归模型与血液Hb浓度结果。这后,我们使用了mlogit命令占据建造两个性别多项与四级多变量逻辑回归结果:0 =没有贫血;1 =轻度贫血;2 =中度贫血;和3 =严重贫血。对所有模型,我们首先评估单变量关联识别相关的因素在值< 0.2。包括所有以下初步确定因素多变量模型。我们雇了一个向后消除模型流程我们有条不紊地消除无意义的变量值< 0.05,假设没有混淆,如果剩余变量的系数改变了每个变量后的不到20%。多重共线性时排除事后诊断显示通货膨胀因素方差(VIF)值低于5每个变量包含在最终的模型(29日]。对所有模型,我们提出以下这些因素,与每一个结果显著相关(P< 0.05)后,向后消除的过程。

3所示。结果

812人(397名男性和415名女性)招募在这项研究中,772年最初同意参与(96.0%),其中753(93.5%)完成了FFQ和提交的血液样本。整体反应率分别为85.8%和99.2%,男性和女性(P< 0.05)。nonresponse是不可用的主要原因由于农民工在外工作;因此,nonresponse偏差被认为是微不足道的。描述性特征的参与者按性别显示在表中1。


特征	男人(n = 341) %或平均数±标准差	女性(n = 412) %或平均数±标准差	总(n = 753) %或平均数±标准差

年龄(年)	48.1±14.77	46.3±14.61	47.1±14.70

文学(%)	49.0	23.1	34.8

家庭规模(家庭成员)	4.5±2.1	4.3±2.0	4.4±2.1

身体活动(h /天温和的活动)	4.5±3.80	3.6±3.49	4.0±3.66

身体质量指数(公斤/米²)	21.5±3.91	22.0±4.49	21.8±4.24

血红蛋白(g / L)	13.4±2.48	11.5±5.77	12.4±4.66

烟草使用(%)(和/或吸烟槟榔)	48.7	31.1	39.0

目前的酒精消费(%)	50.0	38.0	44.0

饮食消费
总能量(千卡/天)	2583±800.0	2219±629.4	2384±734.1
酒精(g /天)	19±61	1±4.3	9±42.1
碳水化合物(g / 1000千卡)	178±16.2	180±12.8	180±14.5
脂肪(克/ 1000千卡)	20±5.2	20±5.4	20±5.3
膳食纤维(克/ 1000千卡)	22±5.3	22±4.9	22±5.1
乳制品(g / 1000千卡)	92±75.0	71±65.6	81±68.0
脉冲和豆类(g / 1000千卡)	27±11.7	28±11.6	27±11.7
蛋、鱼、和家禽(g / 1000千卡)	3±5.5	3±4.9	3±5.2
红肉(g / 1000千卡)	0.9±0.76	0.9±0.70	0.9±0.73
水果(g / 1000千卡)	56±42.1	63±49.8	60±46.6
绿叶蔬菜(g / 1000千卡)	6±6.4	6±7.5	6±7.0
其他蔬菜(g / 1000千卡)	10±8.6	11±9.5	10±9.1
铁的摄入量(毫克/天)	14±6.7	13±6.6	14±6.6

分类的临床和社会人口特征的参与者,以及特征之间的关联和任何类型(轻度、中度或严重)贫血性表显示2。男性比女性的意思是Hb浓度高(P< 0.001)。原油的肥胖盛行程度轻微、中等和严重贫血19.8%,分别为24.6%和2.9%。年龄和sex-standardized数据大相径庭的轻度,中度,严重贫血是19.9%,22.6%,和4.8%,分别。任何类型贫血中几乎是两倍普遍女性(57.2%)比男性(35.2%)(P< 0.001)。结合中度和重度贫血患病率高出三倍的女性(39.3%)比男性(13.2%)(P< 0.001)。患病率高于男性60岁以上(53.8%)比60岁以下的(28.2%;P< 0.01);然而,没有明显不同年龄组患病率女性。意味着(±标准差)铁摄入量为13.4毫克/天女性(±12.77)和14.2(±13.47)男性毫克/天,只有11.7%的女性和24.1%的男性称铁摄入量超过推荐膳食津贴(P< 0.001)。


特征	男人(n = 341)		女性(n = 412)
特征	n (%)	原油,或任何类型的贫血(95%置信区间)	n (%)	原油,或任何类型的贫血(95%置信区间)

贫血状态(Hb浓度)
健康的(男人/女人:≥130 /≥120 g / L)	221 (64.8)	裁判	176 (42.7)	裁判
轻度贫血(男人/女人:110 - 129/110 - 119 g / L)	75 (22.0)	NA	74 (18.0)	NA
中度贫血(80 - 109 g / L)	37 (10.9)	NA	148 (35.9)	NA
严重贫血(< 80 g / L)	8 (2.3)	NA	14 (3.4)	NA

家庭规模
≤2	42 (12.3)	裁判	83 (20.1)	裁判
3 - 5	214 (62.8)	0.50 (0.3,1.0)	239 (58.0)	0.7 (0.4,1.2)
> 5	85 (24.9)	0.40 (0.2,0.9)	90 (21.8)	0.9 (0.5,1.7)

年龄类别
3。	84 (24.6)	裁判	125 (30.3)	裁判
36-60	186 (54.5)	3.0 (1.5,5.8)	220 (53.4)	1.08 (0.7,1.7)
> 60	71.0 (20.8)	8.4 (3.9,18.0)	67 (16.3)	1.03 (0.6,1.9)

BMI类别(公斤/米²)
正常体重(≥18.5 & < 23)	139 (40.8)	裁判	162 (39.3)	裁判
体重不足(< 18.5)	84 (24.6)	2.3 (1.3,4.1)	85 (20.6)	1.1 (0.6,1.8)
超重(≥23 & < 25)	56 (16.4)	1.9 (1.0,3.8)	62 (15.0)	0.9 (0.5,1.7)
肥胖(≥25)	62 (18.2)	1.4 (0.7,2.7)	103 (25.0)	1.1 (0.7,1.8)

发育不良(高度为男性/女性:< 150.5厘米/ < 139.1厘米)	14 (4.1)	1.6 (1.0,2.5)	6 (1.5)	1.4 (0.3,7.7)

烟草使用(槟榔和/或吸烟)	169 (49.6)	1.1 (0.7,1.7)	128 (31.1)	0.5 (0.4,0.7)

教育
不识字的	174 (51.0)	裁判	315 (76.5)	裁判
识字,但没有完整的小学	94 (27.6)	0.7 (0.4,1.3)	48 (11.7)	0.9 (0.5,1.6)
完成小学	59 (17.3)	0.5 (0.3,1.0)	46 (11.2)	0.7 (0.4,1.3)
完成中学	14 (4.1)	1.3 (0.4,4.0)	3 (0.7)	1.5 (1.2,1.9)

主要职业^__
生存/小规模农业生产者或劳动者	211 (61.9)	裁判	314 (76.2)	裁判
商业化的农业生产者	48 (14.1)	1.0 (0.5,1.9)	27日(6.6)	0.5 (0.2,1.1)
企业家、企业员工,或者公务员	39 (11.4)	0.8 (0.4,1.6)	25 (6.1)	1.7 (0.69,4.2)
MGNREGA^‡	4 (1.2)	3.2 (0.3,35.8)	14 (3.4)	1.8 (0.5,5.7)
农民工	4 (11.7)	0.40 (0.2,0.9)	32 (7.8)	0.9 (0.4,1.9)

财富指数(通过tertile)
低	108 (31.7)	裁判	200 (48.5)	裁判
中间	112 (32.8)	0.7 (0.4,1.2)	121 (29.4)	0.5 (0.3,0.9)
高	121 (35.5)	0.6 (0.4,1.1)	91 (22.1)	0.8 (0.5,1.3)

种姓
低	43 (12.6)	裁判	52 (12.6)	裁判
中间	271 (79.4)	1.7 (0.8,3.5)	315 (76.4)	0.8 (0.5,1.5)
高	27日(7.9)	1.8 (1.1,2.5)	45 (10.9)	1.4 (0.6,3.3)

宗教
印度教	327 (95.9)	裁判	386 (9.4)	裁判
基督教	4 (1.2)	0.6 (0.1,5.8)	8 (1.9)	2.0 (0.4,10.4)
穆斯林	10 (2.9)	1.2 (0.3,4.3)	18 (4.4)	0.4 (0.2,1.2)

拿拿淋:不适用,预测完全预测的结果;裁判:referent类别。
< 0.2;< 0.05;< 0.01。
初级职业定义为收入或livelihood-generating活动占用了大部分的时间。
^‡圣雄甘地农村就业保障行动计划。

在所有线性和逻辑回归模型,发现任何混淆和多重共线性。几个因素与血液有关Hb浓度在妊娠妇女在一个多元线性回归模型(表中3)。平均铁摄入量超过推荐摄入量截止与Hb水平呈正相关。企业的所有权与血液Hb浓度增加。这个模型的平方值调整为0.027,表明2.7%的方差的结果变量是协变量建模的模式暴露变量。


变量	系数	P价值

当地企业主(Y / N)	2.10	0.019

铁摄入量超过推荐摄入量(Y / N)	1。9	0.036

常数	15.1	< 0.001

几个因素与血液有关男性Hb浓度在一个多元线性回归模型(表中4)。年龄的增加和参与农业与血液Hb浓度负相关。鱼的消费量与血液Hb浓度增加有关。同时,增加隔离从市场村庄与血Hb浓度增加有关。这个模型的平方值调整为0.21,表明21%的方差的结果变量是协变量建模的模式暴露变量。


变量	β系数	P价值

年龄(年)	-0.064	< 0.001

集镇的距离(公里)	0.052	0.006

商业化的农业生产者(Y / N)	-1.02	0.016

鱼的消费量(g / 1000千卡)	0.41	0.001

发育不良(Y / N)	-1.37	0.025

常数	16.1	< 0.001

几个因素与轻度和中度贫血有关妊娠妇女中多项多变量逻辑回归模型(表5)。电视所有权和牲畜所有权有关的几率较低中度贫血。细粮消费增加的几率轻度贫血。肉类消费与轻度贫血的可能性减少。人商业农业生产者有轻度或中度贫血的几率较高。


变量	轻度贫血或(95%置信区间)	中度贫血或(95%置信区间)	严重贫血或(95%置信区间)

电视所有权(Y / N)	0.52 (0.19,1.45)	0.27 (0.13,0.58)	0.89 (0.02,2.32)

牲畜所有权(Y / N)	0.61 (0.33,1.11)	0.46 (0.28,0.75)	0.76 (0.24,2.39)

细粮消费(g / 1000千卡)	1.01 (1.00,1.02)	1.00 (0.99,1.01)	1.00 (0.98,1.02)

肉类消费(g / 1000千卡)	0.88 (0.73,1.06)	0.84 (0.71,0.99)	0.49 (0.19,1.30)

商业化的农业生产者	4.6 (1.1,18.8)	6.8 (1.98,23.1)	4.0 (0.39,41.4)

o贫血作为参照;因变量是一个四层的结果:0 =没有贫血;1 =轻度贫血;2 =中度贫血;3 =严重贫血。
< 0.2;< 0.05;< 0.01。
轻度贫血,< 120 g / dL;中度贫血,110 - 119 g / dL;严重贫血,70 - 109 g / dL。

最后,五个因素与概率有关的温和,温和,和/或严重贫血男性在多项多变量逻辑回归分析(表6)。年龄的增加与轻微、中等和严重贫血。田园风味增加与减少严重贫血的可能性。糖消费增加的几率轻度贫血,而鸡蛋消费与轻度贫血的可能性减少。高种姓与中度贫血的几率增加。


变量	轻度贫血或(95%置信区间)	中度贫血或(95%置信区间)	严重贫血或(95%置信区间)

年龄(年)	1.04 (1.01,1.06)	1.05 (1.02,1.09)	1.1 (1.03,1.18)

田园生活指数	0.95 (0.65,1.41)	0.97 (0.60,1.57)	0.50 (0.25,0.99)

糖消耗(g / 1000千卡)	1.04 (1.01,1.06)	1.01 (0.98,1.05)	1.01 (0.94,1.09)

鸡蛋消费(g / 1000千卡)	0.80 (0.65,0.99)	0.88 (0.58,1.34)	0.88 (0.58,1.34)

高种姓(Y / N)	3.2 (0.48,21.5)	7.3 (1.02,52.3)	4.5 (0.65,32.5)

o贫血作为参照;因变量是一个四层的结果:0 =没有贫血;1 =轻度贫血;2 =中度贫血;3 =严重贫血。
轻度贫血,Hb < 130 g / dL;中度贫血,Hb 110 - 129 g / dL;严重贫血,80 - 109 g / dL。
< 0.2;< 0.05,< 0.01。

4所示。讨论

我们检查的负担妊娠贫血一个样例成人男性和女性在泰米尔纳德邦的农村地区,南印度。女性贫血患病率与全国农村平均水平(57.4%)是一致的(3),但低于其他地区人口在印度泰米尔纳德邦和其他地方(30.,31日]。中度和重度贫血的负担样本人口大大高于国家数据(分别为15.0%和1.8%),凸显出贫血作为一个公共健康问题的严重程度在研究区域(3]。虽然缺乏数据贫血患病率男性在印度,我们的研究发现在印度记录估计发病率最高的国家之一,大大高于全国农村平均水平(24%)3印度南部)和其他地区的人口31日,32]。

意味着女性比男性血液Hb浓度较低,这一发现与之前的研究一致跨地区和种族33]。女人比男人不消耗更多铁尽管增加需求,和一个大比例的女性比男性未能达到性别推荐膳食津贴铁(27]。老年与Hb水平较低和温和的几率增加,中度,严重贫血。的确,男性老年人(≥60岁)是老年人患病率明显高于年轻男性。这些发现与现有研究表明老化与很多因素有关,可能会减少血液Hb水平,包括减少造血的干细胞,细胞分裂有限,减少激素刺激(34- - - - - -36]。

缺铁性贫血是一个主要问题在印度农村地区,包括所有贫血病例的70%,可能是因为素食主义的高患病率和有限的访问铁补充剂(4]。而贫血的饮食对风险的影响在印度农村是辩论37),我们的研究结果有助于以人群为基础的(38和临床39]证据表明铁摄入不足会导致缺铁性贫血。在我们的研究中,消费的铁上面推荐的膳食津贴与改善血液Hb女性地位。我们还发现,肉类消费和鸡蛋消费有关的几率较低中度和轻度贫血的女性和男性分别在鱼的消费量与更高的男性血液Hb浓度有关。此外,牲畜所有权与温和的女性贫血的可能性减少。这些发现表明,鱼和肉,优秀的高度可利用血红素铁的来源,可以改善血液Hb浓度(40]。事实上,素食主义可能占高种姓之间的关系和中度贫血在男性的几率增加,因为高种姓(婆罗门)个人倾向于避免肉类产品41]。同理,细粮消费(如抛光白米和面粉)和糖,低铁的产品,可能取代动物产品和蔬菜的饮食,是增加的几率分别轻微贫血的女性和男性。因此我们的研究结果提供进一步的以人群为基础的证据表明,导致正在进行的讨论的重要性铁摄入量在决定缺铁性贫血在印度农村。

而贫血的流行病学的研究在印度通常专注于生物和饮食危险因素(42),我们的第一个研究贫血和广泛的行为之间的联系,社会经济和地理因素。我们发现许多nondietary变量与血液有关Hb浓度和贫血的风险。例如,所有权的商业女性血液Hb浓度呈正相关。这个发现支持其他研究表明更高的SES之间的关联和贫血的发病率和严重程度下降43),可能是由于改进获得多样化的饮食,卫生保健和教育。这些结果和其他人认为,在检查立即饮食因素是很重要的,我们不应该忽视社会和经济因素的作用,可能会影响贫血的风险通过改变饮食消费或通过其他因果通路。

增加了田园风光与增加血液Hb和减少男性严重贫血的可能性。总值由Kusumayati先前的研究,这些研究结果挑战,谁表明,增加距离城市中心有一个负面影响社区在印尼的营养状况44]。此外,琼斯和他的同事们发现贫血和城市化程度之间没有联系以夜间光强度在安得拉邦农村,印度(3]。这种差异的一个可能的解释是,在研究背景下,孤立的家庭消费一个富含铁的食物因为他们依赖自给农业和牲畜(45]。的确,富含铁的培养粗谷物(如手指小米)和畜牧业是常见的做法在生存与小农西北泰米尔纳德邦和家庭进一步远离城市或城郊中心更有可能从事自给自足的农业活动比接近市场的村庄。这个假设符合参与商业性农业的其他研究结果,这可能会减少土地致力于自给作物和牲畜,有关Hb浓度较低的男性和女性轻度和中度贫血的可能性增加。

本研究也有一些局限性。由于其横截面特性,我们无法确定因果关系。这是一个挑战由于prediagnosed贫血患者的潜在包容,他们可能会改变他们的饮食摄入量或行为后诊断。进一步限制可能影响结果或困惑的回归模型。具体来说,虽然HemoCue®方法是被广泛接受的临床和流行病学设置(22,46- - - - - -48),一些验证研究表明它可能高估了Hb水平(49]。吸烟可以增加Hb水平,这可能会导致混淆在回归模型50),虽然我们没有看到这方面的证据的分析。此外,尽管FFQ被认为是一种有效的膳食评估和被用于城乡在泰米尔纳德邦的研究(17,19),FFQs的局限性也是显而易见的,包括倾向于高估食物摄入量和易受社会赞许性和社会认可的偏见51]。最后,还有其他因素不占我们的调查,但可能会影响贫血。这些因素包括生理过程,如月经、哺乳期、平价、更年期。排除这些因素,这在很大程度上是性别,可能占下调整平方值线性回归模型中的女性。额外的排斥因素包括疟疾、血吸虫病、艾滋病,和土壤传播寄生虫(如钩虫感染)15]。这些疾病有可能显著影响铁的吸收或引起失血(52在两性。

4.1。结论

我们的研究导致了越来越多的研究记录贫血在印度南部的高患病率,同时强调相关危险因素在农村泰米尔纳德邦的地区。我们的发现证实和阐明多维贫血的病因在印度。研究的影响是相当大的。本研究的结果支持先前的调查结果,特定的人口统计数据(如女人和成熟的男人)的风险较高,贫血在印度上下文。此外,我们的研究强调了田园生活之间的关联的复杂性,移民,职业,农业,SES和贫血的风险。我们的研究结果,这可能导致话语转向多维关注社会文化,经济和环境因素,政策设计和公共卫生具有重要意义。这些结果强调平衡的重要性和多方面的政策方法解决贫血在印度农村地区,包括(1)补助和分布多样,营养的食物通过食品安全计划(例如,公共分配系统)53];(2)针对最弱势群体(如妇女、老年人口,这些较低的SES)在食品和社会福利项目;(3)开发和维护的政策和项目针对减少不公平在教育、收入、和访问服务。最后,虽然研究和治疗贫血应该保持上下文特定的和个性化的干预措施,解决年龄和性别铁摄入量和nondietary等因素共病的疾病,性别不平等和社会经济过程应进一步调查。

数据可用性

数据用于支持本研究的发现没有提供按照保密协议同意过程中呈现给参与者。

信息披露

这个研究的资助者没有参与研究设计,实现,数据收集,数据分析,或准备的手稿。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突

确认

作者感谢专门领域研究团队,使得这一研究成为可能。t . Madhe高达:Kodhai Priya,普里西拉Dhanapal, Vikas Kumar博士和r . Rajesh克服许多挑战,确保顺利进行实地研究。作者还要感谢的所有人参与了这项研究,他们愿意与研究团队分享他们的生活。作者非常感谢众多的机构和组织,在数据收集和分析提供了支持。人道行动发展基金会和马德拉斯糖尿病研究基金会对所有领域的研究提供了后勤援助。资助这项研究的经费由国际发展研究中心(IDRC)和加拿大全球事务(以前的外交、贸易和开发)通过加拿大国际食品安全研究基金(批准号106506年),(没有IDRC博士研究奖。107473年),加拿大卫生研究院的研究(CIHR)凡尼尔加拿大研究生奖学金项目。

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