How Much Vitamin D Do We Need for Skeletal Health?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Vitamin D is critical for musculoskeletal health and has been implicated in the risk of extraskeletal diseases, including cancer, cardiovascular diseases, and autoimmune diseases, as well as overall mortality. Although numerous studies deal and have dealt with vitamin D deficiency and its consequences, experts cannot agree on the right 25-hydroxyvitamin D levels. This survey aims to shed light on the ongoing vitamin D controversy from different angles. QUESTIONS/PURPOSES: We discuss the minimum threshold for the 25-hydroxyvitamin D level to guarantee optimal health, why vitamin is D critical to musculoskeletal and extraskeletal functions, and new evidence for the success of prevention measures such as food fortification. METHODS: We searched PubMed, Google Scholar, and reference lists of articles using several keywords. The most recent search was in February 2011. RESULTS: While the use of parathyroid hormone as a surrogate measure did not lead to a consensus concerning the required 25-hydroxyvitamin D serum level, the combined analysis of bone mineralization and vitamin D status has established minimum levels of more than 75 nmol/L (30 ng/mL) to guarantee at least skeletal health. An effective measure to approach this status is food fortification, which has been demonstrated by countries such as Canada, the United States, and Finland. CONCLUSIONS: Given the health economic implications of failure to maintain a balanced vitamin D status, action is recommended to integrate current scientific knowledge on vitamin D into physicians' treatment of patients and governmental policies on food fortification.
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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 | 0,005 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».