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Enregistrement W2171953635 · doi:10.1177/2050313x14561570

Vitamin D and depression: A case series

2014· article· en· W2171953635 sur OpenAlexaff
Pallavi Nadkarni, Gbolahan Odejayi

Notice bibliographique

RevueSAGE Open Medical Case Reports · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVitamin D Research Studies
Établissements canadiensKingston General HospitalQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDepression (economics)Series (stratigraphy)PsychiatryDermatology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Over two-thirds of Canadians are deficient in vitamin D. Clinical overlap can compound diagnosis of depression in vitamin D deficient individuals. Citing high costs, the Ministry of Health has restricted routine vitamin D screening and hence is not feasible. OBJECTIVES: The current case series is an attempt to recognise the clinical overlap between depression and vitamin D deficiency in order to avoid unnecessary antidepressant prescriptions and to demonstrate the role of collaborative care in such patients. METHOD: After appropriate ethics approval 62 patients from an outpatient clinic were screened for the diagnosis of treatment resistant depression. Those who had predominant somatic complaints were further screened for organic factors and those with inadequate vitamin D levels were referred to family physicians for supplementation with vitamin D. RESULTS: More than 50% were detected deficient in vitamin D after our evaluation. They showed subjective improvement with vitamin D supplements. No modification of antidepressants was needed. CONCLUSION: Vitamin D deficiency should be suspected in depressed patients with prominent somatic symptoms and their treatment resistance should be reconsidered to avoid unnecessary exposure to mood stabilisers. Collaborating with primary care is advocated. LIMITATION: Co-prescription of an antidepressant is a confounder in our case series, and we propose more organised studies with objective rating scales.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,104
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,324 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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