Reliability of thyroglobulin in serum compared with urinary iodine when assessing individual and population iodine nutrition status
Notice bibliographique
Résumé
The occurrence of thyroid disorders relies on I nutrition and monitoring of all populations is recommended. Measuring I in urine is standard but thyroglobulin in serum is an alternative. This led us to assess the reliability of studies using serum thyroglobulin compared with urinary I to assess the I nutrition level and calculate the number of participants needed in a study with repeated data sampling in the same individuals for 1 year. Diet, supplement use and life style factors were assessed by questionnaires. We measured thyroglobulin and thyroglobulin antibodies in serum and I in urine. Participants were thirty-three Caucasians and sixty-four Inuit living in Greenland aged 30-49 years. Serum thyroglobulin decreased with rising I excretion (Kendall's τ -0·29, P=0·005) and did not differ with ethnicity. Variation in individuals was lower for serum-thyroglobulin than for urinary I (mean individual CV: 15·1 v. 46·1 %; P<0·01). It required 245 urine samples to be 95 % certain of having a urinary I excretion within 10 % of the true mean of the population. For serum-thyroglobulin the same precision required 206 samples. In an individual ten times more samples were needed to depict I deficiency when using urinary I excretion compared with serum-thyroglobulin. In conclusion, more participants are need to portray I deficiency in a population when using urinary I compared with serum-thyroglobulin, and about ten times more samples are needed in an individual. Adding serum-thyroglobulin to urinary I may inform surveys of I nutrition by allowing subgroup analysis with similar reliability.
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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 | 0,015 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».