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Enregistrement W1977968907 · doi:10.4236/jbise.2013.65a003

Low serum 25-hydroxyvitamin D [25(OH)D] concentrations in type 2 diabetes mellitus patients presenting to a functional medicine clinic

2013· article· en· W1977968907 sur OpenAlexaff
Paul A. Oakley, Stephanie Chaney, Michael A. Persinger, Thomas A. Chaney

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomedical Science and Engineering · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVitamin D Research Studies
Établissements canadiensLaurentian UniversityCanadian Rheumatology Association
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVitamin D and neurologyMedicinevitamin D deficiencyType 2 Diabetes MellitusDiabetes mellitusObesityHypovitaminosisInternal medicineInsulin resistanceType 2 diabetesEndocrinologyGastroenterology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study explores the relationship of 25-hydroxylvitamin D blood levels in 106 randomly selected patient files with diagnosed type 2 Diabetes Mellitus (t2DM) who enrolled in a functional medicine diabetes reversal program from a chiropractic clinic located in Annapolis, Maryland, USA. Using a conservative recommendation for normal serum 25-hydroxyvitamin D concentration of 32 ng/ml, insufficiency level of 20 - 30 ng/ml, and deficiency level et al. (2011) determined the optimal concentration of serum 25OHD to be 40 ng/ml in order to optimize insulin sensitivity. In our sample 100/ 106 (94%) had vitamin D levels at or below this optimal cut-off level. BMI was negatively correlated with vitamin D; that is, the greater the BMI of the patient the less their vitamin D level. Both obesity and hypovitaminosis D are each mutually exclusive predictors for t2DM. Obesity and vitamin D deficiency may work synergistically to propel an individual into the diseased state of t2DM. As this study demonstrates that the majority of people with t2DM suffer from inadequate amounts of vitamin D, vitamin D testing should be routine for all people at risk for t2DM, prediabetics and those currently suffering with t2DM in order to elevate levels sufficiently to improve insulin sensitivity and improve long-term outcomes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,266 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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