Randomized controlled trials of vitamin D and cancer incidence: A modeling study
Notice bibliographique
Résumé
Although geographic ecological studies and observational studies find that ultraviolet B exposure and 25-hydroxyvitamin D [25(OH)D] concentrations are inversely correlated with 15-20 types of cancer, few randomized controlled trials (RCTs) of vitamin D support those findings. The poor design of some RCTs may account for that lack of support. Most vitamin D RCTs to date have considered the vitamin D dose, rather than initial, final, or changes in, serum 25(OH)D concentrations. Here a model is developed for use in designing and analyzing vitamin D RCTs with application to cancer incidence. The input variables of the model are vitamin D dose, baseline and achieved 25(OH)D concentrations, known rates of cancer for the population, and numbers of participants for the treatment and placebo arms is estimated-vitamin D dosage and numbers of participants are varied to achieve desired hazard ratio significance, using information from two vitamin D RCTs on cancer incidence conducted in Nebraska with good agreement between the model estimates and reported hazard ratios. Further improvements to the conduct of vitamin D RCTs would be to start the trial with a moderate bolus dose to achieve the desired 25(OH)D concentrations, and bloodspot 25(OH)D assay use in summer and winter annually to monitor seasonal and long-term changes in 25(OH)D concentration and compliance, and to allow dosage adjustment for achievement of desired vitamin D status.
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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 | 0,054 | 0,096 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».