B12 Deficiency Increases With Age in Hospitalized Patients: A Study on 14,904 Samples
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cobalamin deficiency is responsible for hematological, neurological, neurocognitive, and neuropsychiatric impairments and is a risk factor for cardiovascular diseases, particularly in the elderly people. METHODS: In order to determine B12 status in old inpatients, a total number of 14,904 hospitalized patients in whom B12 measurements were performed in five hospitals in the Paris metropolitan area were included from January 1, 2011 to December 31, 2011. The aims of the study were to determine whether age had an impact on B12 and folate deficiencies and to evaluate correlations between B12 and biological parameters-folate, hemoglobin, mean cell volume, homocystein (tHcy)-and age. RESULTS: Patients were aged 70.3±19.5 years. Low B12 concentration (<200ng/L) was observed in 4.6% of cases, 24.2% had middle B12 concentration (200-350ng/L), 12.6% were functional B12 deficient (B12 < 350 ng/L associated to high tHcy level, tHcy > 17 µmol/L), 20.4% had low folate concentration (folate < 4 µg/L), 10.6% were functional folate deficient (folate < 4 µg/L associated to tHcy > 17 µmol/L), and 4.7% of patients were both functional B12 and folate deficient. The B12 or folate deficient patients had lower mean cell volume level than nondeficient patients. Increase in mean cell volume and tHcy concentrations with age and decrease in B12, folate, and hemoglobin levels with age were observed. Frequency of functional B12 deficiency was 9.6% in patients aged 30-60 years and 14.2% in patients over 90 years. Frequency of functional folate deficiency was 9.5% in 30-60 years and 12.1% in >90 years. CONCLUSIONS: In inpatients, functional B12 deficiency and functional folate deficiency increase with age and are not associated with anemia or macrocytosis. False vitamin B deficiencies are frequent.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».