Vitamin D deficiency in minority populations
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Black and Hispanic individuals synthesize less vitamin D per unit of sun exposure than white individuals. The relationship between UV radiation and vitamin D insufficiency in minorities has not been well explored. DESIGN: Prospective cohort study. SETTING: Using the National Health and Nutrition Examination Survey, we obtained serum vitamin D levels for non-Hispanic Whites, Hispanics and non-Hispanic Blacks aged ≥18 years from 2000-2006. We linked these data with the average monthly solar UV index by census tract and data on sun exposure, vitamin D supplementation, health and demographics. We used multivariable regression analyses to assess vitamin D deficiency (<15 ng/ml) and insufficiency (<20 ng/ml) in January (when the UV index was lowest) by race/ethnicity and geography. SUBJECTS: Adults (n 14,319) aged ≥18 years. RESULTS: A 1-point increase in the UV index was associated with a 0·51 ng/ml increase in vitamin D (95% CI 0·35, 0·67 ng/ml; P<0·001). Non-Hispanic Black race and Hispanic ethnicity were associated with a 7·47 and 3·41 ng/ml decrease in vitamin D, respectively (both P<0·001). In January, an estimated 65·4% of non-Hispanic Blacks were deficient in vitamin D, compared with 28·9% of Hispanics and 14·0% of non-Hispanic Whites. An estimated 84·2% of non-Hispanic Blacks were insufficient in vitamin D v. 56·3% of Hispanics and 34·8% of non-Hispanic Whites. More non-Hispanic Blacks were estimated to be deficient in vitamin D in January in the highest UV index quartile than were non-Hispanic Whites in the lowest UV index quartile (60·2% v. 25·7%). CONCLUSIONS: Wintertime vitamin D insufficiency is pervasive among minority populations, and not uncommon among non-Hispanic Whites.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».