Vitamin D Deficiency in Pregnant Women and Their Neonates
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND & OBJECTIVE: Vitamin D deficiency during pregnancy is a worldwide problem. Studies have reported prevalence ranged 18-84% in pregnant women. Receiving adequate calcium and vitamin D during pregnancy period is necessary for calcium homeostasis, fetal growth and bone mineralization. This study was aimed to determine the prevalence of vitamin D deficiency in pregnant women and their neonates in Shahroud city in the northeast Iran. METHODS: In this cross-sectional study, 284 pregnant women and their neonates referred to Fatemiyeh Hospital of Shahroud were included. Blood samples of mothers and umbilical cords were collected during the delivery and were sent to laboratory in order to measure calcium and 25-hydroxy vitamin D. FINDINGS: Amounts of Vitamin D insufficiency (20-30 ng/mL) and deficiency (<20 ng/mL) in (mothers, neonates) were found to be (60.2%, 48.9%) and (1.1%, 2.5%) respectively. Calcium deficiency (<8.5 mg/dL) was present in 33.5% of mothers and 25% of neonates. There was a weak correlation between maternal serum and cord blood 25-hydroxy vitamin D (r=0.12, p=0.053). CONCLUSION: More than half of the mothers and their neonates had some degrees of vitamin D deficiency. It is recommended to evaluate the nutritional status of vitamin D in pregnant women along with public health interventions to be carried out.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».