Improving Vitamin D Status and Related Health in Young Women: The Safe-D study – Part B
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Vitamin D deficiency is highly prevalent and associated with increased risk of a number of chronic health conditions including cardiovascular disease, poor bone and muscle health, poor mental health, infection, and diabetes. Vitamin D deficiency affects millions of Australians, potentially causing considerable suffering, economic loss, and mortality. OBJECTIVE: To measure the effectiveness of a (1) mobile-based app (behavioral) and (2) pharmacological intervention to increase circulating 25-hydroxyvitamin D (serum 25 OHD) levels and health outcomes over 4 months of intervention compared with usual care in a cohort of young women with suboptimal serum 25 OHD levels (25-75 nmol/L). METHODS: Participants with 25 OHD levels 25 to 75 nmol/L are invited to participate in this study. Participants are randomized to one of three groups in 1:1:1 ratio: a mobile phone-based application, vitamin D supplementation (1000 IU/day), and a control group. Data collection points are at baseline, 4, and 12 months post baseline with the major endpoints being at 4 months. A wide-range of information is collected from participants throughout the course of this study. General health, behavioral and demographic information, medications, smoking, alcohol and other substance use, health risk factors, nutrition, eating patterns and disorders, and mental health data are sourced from self-administered, Web-based surveys. Clinical data include anthropometric measurements, a silicone skin cast of the hand, cutaneous melanin density, bone mineral density, and body composition scans obtained through site visits. Main analyses will be conducted in two ways on an intention-to-treat (ITT) basis using the last observation carried forward approach as an imputation for missing data, and on a per protocol basis to compare the intervention arms against the control group at 4 and 12 months. RESULTS: Publication of trial results is anticipated in 2017. CONCLUSIONS: The study will allow assessment of the effects of a mobile-based app behavioral intervention and vitamin D supplementation on vitamin D status and will evaluate the effects of improving vitamin D levels on several health outcomes.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».