Modest increases in serum calcidiol may improve T2DM‐related health outcomes in non‐white, ethnically diverse, postmenopausal women (LB327)
Notice bibliographique
Résumé
Mounting evidence suggests a crucial role for vitamin D status in the pathogenesis of type 2 diabetes mellitus (T2DM), since vitamin D promotes the survival and function of pancreatic β‐cells. Our objectives were to examine the correlation between serum calcidiol and diabetes‐related health outcomes, and to determine whether vitamin D3 and calcium supplementation would attenuate the severity of T2DM. In this pilot study, 11 non‐white, ethnically diverse (Caribbean, Black, South Asian), post‐menopausal women with T2DM (age, 61 ± 11 y) were supplemented for 3 y with either placebo or 1800 IU of vitamin D3 + 720 mg of calcium (CaD)/day. Spearman’s rank coefficient was used to examine the correlations between serum calcidiol and the different outcome measures. Per‐protocol and retrospective analyses were adopted to determine the effect of CaD on the outcome measures. Significance was established at P 蠄 0.10. The relative change over 3 y in serum calcidiol significantly correlated with the relative change in body weight (r = ‐0.736, P = 0.005), BMI (r = ‐0.736, P = 0.005), body fat (%) (r = ‐0.445, P = 0.085), hip circumference (r = ‐0.664, P = 0.013), serum TC/HDL‐C (r = ‐0.427, P = 0.095), serum PTH (r = ‐0.655, P = 0.014), and serum calcium (r = 0.500, P = 0.059). Retrospective analysis showed differences between the CaD vs. placebo in serum calcidiol (+41.7% vs. ‐30.3%, respectively, P = 0.004), hip circumference (‐3.25% vs. +0.32%, respectively, P = 0.052), systolic blood pressure (‐1.5% vs. +12.0%, respectively, P = 0.126), and serum PTH (‐30.8% vs. ‐3.1 %, respectively, P = 0.003). We conclude that modest increases in serum calcidiol may improve T2DM‐related health outcomes in non‐white, ethnically diverse, postmenopausal women.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».