OPTIMIZING VITAMIN D LEVELS IN PATIENTS WITH MULTIPLE SCLEROSIS
Notice bibliographique
Résumé
Background Emerging research suggests that vitamin D plays animportant role beyond bone health, particularly in immune function and may beimportant in people with Multiple Sclerosis (MS). MS clinic physicians in Calgary, Alberta believe that patients should have at least minimallysufficient ( > 80nmol/L) serum 25(OH)D levels to maintain adequate bone health. Involving patients in the assessment and management of their ownvitamin D needs may be effective and more efficient than having clinicians track levels. Objectives Determine the prevalence of vitamin D insufficiency and the feasibility of using different management methods to optimize serum25(OH)D levels. Methods 213 patients who attended the Calgary MS Clinicbetween September 2006 and January 2007 participated in this study. Eachpatient agreed to have serum 25(OH)D levels measured, and to adjust theirvitamin D dose according to an algorithm that they would follow or that would be used by a graduate student to recommend dose changes at baseline, 3- and 6-months. Results Mean age was 45.6 years (range 21-72); 78.9% werewomen. Mean EDSS was 3.2 (range 0-8.5). Mean baseline serum level was 72.8nmol/L (SD 26.8) (range 17.9-160.0); 62.4% had levels < 80 nmol/L. 60.6% of subjects were taking at least 1000 IU. Conclusions We found a high prevalence of vitamin D insufficiency despite a sizeable proportion taking at least 1000 IU of vitamin D3 daily. Six month data, including adherence to the study protocol and proportion ofparticipants with optimized 25(OH)D levels will be presented. Insight into themanagement of dosing for patients could have an impact on the integration ofvitamin D optimization into the MS population.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».