Prevalence and correlates of high red blood cell folate concentrations in the Canadian population using 3 proposed cut-offs
Notice bibliographique
Résumé
A distinct shift towards higher folate concentrations has emerged in Canada. These higher concentrations have known benefits, including prevention of neural tube defects, but concerns have been raised regarding potential associations with adverse health outcomes. The aim of this research was to propose cut-offs for high red blood cell (RBC) folate concentrations and identify their correlates. RBC folate was measured in a nationally representative cross-sectional sample of Canadians (N = 5248) aged 6 to 79 years. RBC folate concentrations were adjusted from the IMMULITE 2000 immunoassay to a microbiologic assay. The population was characterized at 3 RBC folate cut-offs: 1450 nmol/L, 1800 nmol/L, and 2150 nmol/L. We used t tests to examine differences by age, sex, income, and body mass index (BMI) at each cut-off and logistic regression to explore associations with folic acid supplement intake. The prevalence of high RBC folate was 16%, 6%, and 2% at thresholds of 1450 nmol/L, 1800 nmol/L, and 2150 nmol/L, respectively. Females, those aged 60 to 79 years, and overweight or obese participants had the greatest prevalence of having high RBC folate at each cut-off. Folic acid supplement users were more likely than non-users to have high RBC folate concentrations. Older age, higher BMI, and folic acid supplement use were identified as correlates of high folate status. A high RBC folate concentration cut-off will advance the field towards consistent measurement and reporting of high folate status. This may facilitate future investigation of associations between RBC folate concentrations at the upper end of the distribution and health outcomes.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».