Serum 25-Hydroxyvitamin D Levels and Stress Fractures in Military Personnel
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Low serum 25-hydroxyvitamin D (25(OH)D) levels have been associated with stress fractures in various physically active populations such as the military. PURPOSE: To examine the association between serum 25(OH)D levels and stress fractures in the military. STUDY DESIGN: Systematic review and meta-analysis. METHODS: Relevant studies were identified through searching multiple databases and manually screening reference lists. Two reviewers independently selected the included studies by applying the eligibility criteria to the title, abstract, and/or full text of the articles yielded in the search. Two reviewers also independently conducted the methodological quality assessment and data extraction. A random-effects model was used to calculate the mean difference (MD) with 95% CI in serum 25(OH)D levels between stress fracture cases and controls. RESULTS: Nine observational studies on lower extremity stress fractures were eligible, and 1 was excluded due to inadequate data. A total of 2634 military personnel (age, 18-30 years; 44% male) with 761 cases (16% male) and 1873 controls (61% male) from 8 studies were included in the analysis. Three of the 8 studies measured serum 25(OH)D levels at the time of stress fracture diagnosis, and the 5 remaining studies measured serum 25(OH)D levels at the time of entry into basic training. The mean serum 25(OH)D level was lower in stress fracture cases than in controls at the time of entry into basic training (MD, -2.63 ng/mL; 95% CI, -5.80 to 0.54; P = .10; I(2) = 65%) and at the time of stress fracture diagnosis (MD, -2.26 ng/mL; 95% CI, -3.89 to -0.63; P = .007; I(2) = 42%). CONCLUSION: Despite the inherent limitations of the included studies, the study results suggest some association between low serum 25(OH)D levels and lower extremity stress fractures in military personnel. Given the rigorous training of military personnel, implementing strategies to ensure sufficient 25(OH)D levels may be beneficial for reducing the risk of stress fractures.
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 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 | 0,009 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».