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Enregistrement W1508843569 · doi:10.1096/fasebj.28.1_supplement.804.1

Near‐infrared spectroscopy characterizes vitamin deficiencies and infection status during pregnancy (804.1)

2014· article· en· W1508843569 sur OpenAlexafffund
Javier E. Sánchez-Galán, Doris González‐Fernández, Enrique Murillo, Marilyn E. Scott, David H. Burns, Kristine G. Koski

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHealth, Environment, Cognitive Aging
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSecretaría Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación
Mots-clésPregnancyInternal medicineMedicineVitaminAmideVitamin B12Amine gas treatingChemistryEndocrinologyPhysiologyBiologyBiochemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Near‐infrared (NIR) spectroscopy can identify spectral changes resulting from viral infections but has not been used to examine vitamin deficiencies or infection status during pregnancy. Objectives: To determine if vitamin status (sufficient/deficient) for A, D, B12, and folate, and presence/absence of respiratory, skin, oral, urogenital infections were reflected in NIR of maternal serum in 2nd (n=90) and 3rd trimester (n=100) in rural Panama. Methods: Eight functional groups (1600‐2400nm) were selected (CH, SH, POH, ROH, amide, amine, lactate and glucose). Values for each functional group and their ratios were compared by trimester between mothers with/without each deficiency, and with/without each infection using Mann‐Whitney U‐test. Results: Serum profiles differed by vitamin status in the 2nd trimester for vitamins A (amide:lactate, amine:lactate, lactate:glucose), B12 (POH:amide, ROH:amide) and folate (CH:ROH, SH:ROH). Differences were also observed for oral (CH:SH) and respiratory (amine:glucose) infections. In the third trimester, differences with vitamin D status involved both glucose and amine whereas folic acid deficiency involved differences only in amine. Only lactate differed between women with and without respiratory infections. Conclusion: NIR spectroscopy identified spectral differences due to nutrient deficiencies and infections. Grant Funding Source : SENACYT, NSERC

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,643
Score d'incertitude au seuil0,798

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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