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Enregistrement W2164376775

Vitamin B12 deficiency. Prevalence among South Asians at a Toronto clinic.

2004· article· en· W2164376775 sur OpenAlexaffabout
Anil Gupta, Alkarim Damji, Aparna Uppaluri

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFolate and B Vitamins Research
Établissements canadiensRegent Park Community Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVitamin B12Mean corpuscular volumeMedicinePopulationIron deficiencyPediatricsInternal medicineAnemiaHemoglobinEnvironmental health
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To estimate the prevalence of vitamin B12 deficiency in adult South Asian patients. DESIGN: Retrospective chart review. SETTING: Family practice clinic in Toronto, Ont. PARTICIPANTS: Records of 988 South Asian patients. INTERVENTION: Of 1000 randomly selected records, we found 988 charts. From charts with at least one documented B12 level, we extracted data on age, mean corpuscular volume (MCV), hemoglobin and ferritin levels, and diet (if available). Descriptive and analytic statistics were calculated. MAIN OUTCOME MEASURES: Levels of serum B12 and factors associated with low levels of B12. RESULTS: B12 results were documented in 49% of charts; 46% of results showed deficiency. Patients older than 65 and vegetarians were more likely to be B12 deficient. Low serum B12 levels were positively correlated with low hemoglobin and ferritin levels and poorly correlated with low MCV levels. CONCLUSION: Many more South Asian patients than patients in the general population have vitamin B12 deficiency. A vegetarian diet seems a strong risk factor. A single low result, however, might not indicate true B12 deficiency.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,164
Score d'incertitude au seuil0,563

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,252 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations40
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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