MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2130265167 · doi:10.1136/pgmj.2010.101121

The cure of ageing: vitamin D—magic or myth?

2010· review· en· W2130265167 sur OpenAlexaff
Michael P. Chu, Kannayiram Alagiakrishnan, Cheryl A Sadowski

Notice bibliographique

RevuePostgraduate Medical Journal · 2010
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVitamin D Research Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineVitamin D and neurologyAgeingVitaminBioinformaticsvitamin D deficiencyImmune systemImmune modulationIntensive care medicineGerontologyPhysiologyImmunologyEndocrinologyInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vitamin D was initially thought only to function in calcium homeostasis. However, it has multiple roles in human health, including neuromuscular and immune modulation. Recently, its deficiency is increasingly implicated in many diseases. This discovery has led both popular culture and research to find ways that vitamin D can either treat or prevent many diseases. Since vitamin D not only affects the expression of many genes, but also has intra-individual pharmacokinetic variation, a simplistic cause and effect between vitamin D deficiency and illnesses should not be expected. Older adults pose a challenge not only because diseases become more prevalent with ageing, but they also are often complicated with other comorbidities. This article reviews the link of vitamin D deficiency and the associated medical conditions in middle aged and older adults. It also examines the variability in testing vitamin D values and evaluates dosing recommendations based on current evidence.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,942
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,342 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations33
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePostgraduate Medical JournalMême sujetVitamin D Research StudiesTravaux en français237 207