Serum ferritin concentrations and body iron stores in a multicenter, multiethnic primary‐care population
Notice bibliographique
Résumé
How often elevated serum ferritin in primary-care patients reflects increased iron stores (normally 0.8 g in men, 0.4 g in women) is not known. The Hereditary Hemochromatosis and Iron Overload Screening (HEIRS) study screened 101,168 primary-care participants (44% Caucasians, 27% African-Americans, 14% Asians/Pacific Islanders, 13% Hispanics, 2% others). Follow-up clinical evaluation was performed in 302 of 333 HFE C282Y homozygotes regardless of iron measures and 1,375 of 1,920 nonhomozygotes with serum ferritin >300 microg/L (men), >200 microg/L (women) and transferrin saturation >50% (men), >45% (women). Quantitative phlebotomy was conducted in 122 of 175 C282Y homozygotes and 122 of 1,102 nonhomozygotes with non-transfusional serum ferritin elevation at evaluation. The estimated prevalence in the Caucasian population of C282Y homozygotes with serum ferritin >900 microg/L at evaluation was 20 per 10,000 men and 4 per 10,000 women; this constellation was predictive of iron stores >4 g in men and >2 g in women. The estimated prevalence per 10,000 of non-C282Y homozygotes with serum ferritin >900 microg/L at evaluation was 7 among Caucasians, 13 among Hispanics, 20 among African Americans, and 38 among Asians and Pacific Islanders, and this constellation was predictive of iron stores >2 g but <4 g. In conclusion, serum ferritin >900 microg/L after initial elevations of both serum ferritin and transferrin saturation is predictive of mildly increased iron stores in multiple ethnic populations regardless of HFE genotype. Serum ferritin >900 microg/L in male C282Y homozygotes is predictive of moderately increased iron stores.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».