Hypovitaminosis D in Delirium: a Retrospective Cross-sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: As vitamin D may have a neuroprotective effect, the authors studied the association of biomarkers of vitamin D status and delirium to see if low vitamin D status was common in delirium cases. METHODS: Biochemical measures of vitamin D (25-hydroxyvitamin D [25-OHD]) and calcium metabolism were used in this retrospective cross-sectional analysis of adult in-patients with delirium, admitted at three Canadian academic hospitals from January 2011 to July 2012. Primary outcome was to determine estimates of the prevalence of hypovitaminosis D in this group in whom vitamin D was checked. RESULTS: Seventy-one (5.8%) out of 1,232 delirium inpatients had their vitamin D measured. Thirty-nine (55%) showed vitamin D insufficiency (25-OHD of 25-75 nmol/L) and 8 (11%) showed vitamin D deficiency (25-OHD < 25 nmol/L). Mean serum 25-OHD levels were lower in males (57.1±7.7 nmol/L) than in females (78.2±6.1 nmol/L), p = .01, even when controlled for age and season. Men were younger than the women (74.4±2.3 vs. 82.4±1.7, p = .005). Mean age was 78.7±1.5 years, and 33 (47%) were male. CONCLUSIONS: Although vitamin D is rarely checked during delirium workup and/or management, high rates of hypovitaminosis D were found to be common in the delirium in-patients in whom it was checked. Larger studies would be needed to estimate the prevalence of hypovitaminosis D in delirium and whether hypovitaminosis D plays a role in the pathogenesis of delirium.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».