Predictors of 25-Hydroxyvitamin D Concentration Measured at Multiple Time Points in a Multiethnic Population
Notice bibliographique
Résumé
The evidence for a relationship between serum vitamin D levels and nonskeletal health outcomes is inconsistent. The validity of single or predicted measurements of 25-hydroxyvitamin D (25(OH)D) concentration is unknown, as levels of this biomarker are highly seasonally variable. We compared models of 25(OH)D measured at baseline, at multiple time points throughout the year, and averaged over the year among 309 persons in Toronto, Ontario, Canada (43°N latitude) during 2009-2013. Information and blood samples were collected every 2 months. Baseline and average 25(OH)D concentrations were correlated (r = 0.88). Major factors associated with 25(OH)D level were similar across models and included race/ethnicity (concentrations in non-European groups were lower than those in Europeans), vitamin D supplement use of ≥1,000 IU/day (18.9 nmol/L (95% confidence interval (CI): 16.1, 21.8) vs. no supplement use in a full data set with all factors), and the presence of the group-specific component/vitamin D binding protein gene (GC/DBP) rs4588 functional polymorphism (AA vs. CC: -16.7 nmol/L (95% CI: -26.2, -7.1); CA vs. CC: -10.7 nmol/L (95% CI: -14.9, -6.5)). Most factors had similar associations in Europeans and non-Europeans. Genetic factors may play a greater role in average 25(OH)D concentrations. Prediction models for 25(OH)D are challenging and population-specific, but use of genetic factors along with a few common population-relevant, quantifiable nongenetic factors with strong associations may be the most feasible approach to vitamin D assessment over time.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».