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Enregistrement W1997576758 · doi:10.3390/nu6020729

Vitamin D Deficiency in India: Prevalence, Causalities and Interventions

2014· review· en· W1997576758 sur OpenAlexaboutno aff
G Ritu, Ajay Gupta

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVitamin D Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésvitamin D deficiencyFood fortificationEnvironmental healthVitamin A deficiencyVitamin D and neurologyMedicineRicketsPopulationStaple foodPublic healthSubclinical infectionVitaminSocioeconomic statusGeographyAgricultureRetinolEndocrinologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vitamin D deficiency prevails in epidemic proportions all over the Indian subcontinent, with a prevalence of 70%-100% in the general population. In India, widely consumed food items such as dairy products are rarely fortified with vitamin D. Indian socioreligious and cultural practices do not facilitate adequate sun exposure, thereby negating potential benefits of plentiful sunshine. Consequently, subclinical vitamin D deficiency is highly prevalent in both urban and rural settings, and across all socioeconomic and geographic strata. Vitamin D deficiency is likely to play an important role in the very high prevalence of rickets, osteoporosis, cardiovascular diseases, diabetes, cancer and infections such as tuberculosis in India. Fortification of staple foods with vitamin D is the most viable population based strategy to achieve vitamin D sufficiency. Unfortunately, even in advanced countries like USA and Canada, food fortification strategies with vitamin D have been only partially effective and have largely failed to attain vitamin D sufficiency. This article reviews the status of vitamin D nutrition in the Indian subcontinent and also the underlying causes for this epidemic. Implementation of population based educational and interventional strategies to combat this scourge require recognition of vitamin D deficiency as a public health problem by the governing bodies so that healthcare funds can be allocated appropriately.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,338 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations576
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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