Vitamin D Deficiency in India: Prevalence, Causalities and Interventions
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».