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Enregistrement W2621873534 · doi:10.32396/usurj.v3i2.273

Beyond Bones : A review of pre-natal vitamin D levels and allergy development in children

2017· review· en· W2621873534 sur OpenAlexaffvenue
Alexa Janaye McEwen

Notice bibliographique

RevueUSURJ University of Saskatchewan Undergraduate Research Journal · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVitamin D Research Studies
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAllergyVitamin D and neurologyFood allergyMedicineObservational studyAsthmaVitaminImmune systemvitamin D deficiencyAtopic dermatitisSensitizationImmunologyEnvironmental healthPediatricsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although the connection between vitamin D, the immune system, and allergies encompass a large area of research, a consensus about the specifics of the vitamin’s role in the developing immune system has yet to be reached. At the same time, prevalence of allergies and hypersensitization has seen a dramatic increase in the last 50 years, especially in developed nations, with very little understanding as to why. Some have connected the so-called allergy pandemic to vitamin D, placing the blame on either the similarly concerning vitamin D deficiency prevalence or the rise in supplementation of the vitamin (and thus, an argued excess). Through conducting a non-exhaustive review of the literature, the aim of this paper was to answer the question: Does prenatal vitamin D insufficiency or exposure result in increased risk of developing an atopic condition, including eczema, asthma, and food allergy sensitization? For food allergies and eczema, there is support for both increased and decreased exposure causing each condition, as well as support for vitamin D having no effect at all. The debate around asthma is more specific and focuses on whether elevated vitamin D has a detrimental effect or not. The current evidence is largely based in observational research and findings are still very inconsistent, but as new intervention studies are conducted, a more definitive answer should eventually emerge.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,086
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,286 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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