Correlates and Prevalence of Insufficient 25‐Hydroxyvitamin D Status in Black and White Older Adults: The Health, Aging and Body Composition Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine the prevalence and correlates of vitamin D insufficiency in black and white older adults. DESIGN: Cross-sectional. SETTING: Health, Aging and Body Composition Study. PARTICIPANTS: Nine hundred seventy-seven black and 1,604 white adults aged 70 to 81. MEASUREMENTS: Logistic regression and classification and regression tree analysis were used to identify correlates of vitamin D insufficiency (25-hydroxyvitamin D (25(OH)D) <30 ng/mL) separately in blacks and whites. RESULTS: The prevalence of 25(OH)D insufficiency was 84% in blacks and 57% in whites. Seventy-six percent of blacks and 56% of whites did not take a multivitamin; those who did not take a multivitamin were more likely to be vitamin D insufficient (odds ratio (OR)=5.17 (95% confidence interval (CI)=3.47-7.70) for blacks; OR=2.56, 95% CI=2.05-3.19 for white). Additional risk factors for vitamin D insufficiency were vitamin D-containing supplement use, female sex, and obesity in blacks; and winter season, low dietary vitamin D intake, obesity, type 2 diabetes mellitus, and female sex in whites. CONCLUSION: Vitamin D insufficiency was more prevalent in blacks than whites. Not consuming a multivitamin increased the odds of vitamin D insufficiency in blacks and whites. Knowledge of additional risk factors such as dietary intake and comorbid conditions may help identify older adults who are likely to be vitamin D insufficient.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».