Vitamin D deficiency in Malaysian adolescents aged 13 years: findings from the Malaysian Health and Adolescents Longitudinal Research Team study (MyHeARTs)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the prevalence of vitamin D deficiency (<37.5 nmol/L) among young adolescents in Malaysia and its association with demographic characteristics, anthropometric measures and physical activity. DESIGN: This is a cross-sectional study among Form 1 (year 7) students from 15 schools selected using a stratified random sampling design. Information regarding sociodemographic characteristics, clinical data and environmental factors was collected and blood samples were taken for total vitamin D. Descriptive and multivariable logistic regression was performed on the data. SETTING: National secondary schools in Peninsular Malaysia. PARTICIPANTS: 1361 students (mean age 12.9±0.3 years) (61.4% girls) completed the consent forms and participated in this study. Students with a chronic health condition and/or who could not understand the questionnaires due to lack of literacy were excluded. MAIN OUTCOME MEASURES: Vitamin D status was determined through measurement of sera 25-hydroxyvitamin D (25(OH)D). Body mass index (BMI) was classified according to International Obesity Task Force (IOTF) criteria. Self-reported physical activity levels were assessed using the validated Malay version of the Physical Activity Questionnaire for Older Children (PAQ-C). RESULTS: Deficiency in vitamin D was seen in 78.9% of the participants. The deficiency was significantly higher in girls (92.6%, p<0.001), Indian adolescents (88.6%, p<0.001) and urban-living adolescents (88.8%, p<0.001). Females (OR=8.98; 95% CI 6.48 to 12.45), adolescents with wider waist circumference (OR=2.64; 95% CI 1.65 to 4.25) and in urban areas had higher risks (OR=3.57; 95% CI 2.54 to 5.02) of being vitamin D deficient. CONCLUSIONS: The study shows a high prevalence of vitamin D deficiency among young adolescents. Main risk factors are gender, ethnicity, place of residence and obesity.
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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 | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».