Do sufficient vitamin D levels at the end of summer in children and adolescents provide an assurance of vitamin D sufficiency at the end of winter? A cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The changes in serum 25-hydroxyvitamin D (25(OH)D) in adolescents from summer to winter and optimal serum vitamin D levels in the summer to ensure adequate vitamin D levels at the end of winter are currently unknown. This study was conducted to address this knowledge gap. METHODS: The study was conducted as a cohort study. Sixty-eight participants aged 7-18 years and who had sufficient vitamin D levels at the end of the summer in 2011 were selected using stratified random sampling. Subsequently, the participants' vitamin D levels were measured at the end of the winter in 2012. A receiver operating characteristic (ROC) curve was used to determine optimal cutoff points for vitamin D at the end of the summer to predict sufficient vitamin D levels at the end of the winter. RESULTS: The results indicated that 89.7% of all the participants had a decrease in vitamin D levels from summer to winter: 14.7% of them were vitamin D-deficient, 36.8% had insufficient vitamin D concentrations and only 48.5% where able to maintain sufficient vitamin D. The optimal cutoff point to provide assurance of sufficient serum vitamin D at the end of the winter was 40 ng/mL at the end of the summer. Sex, age and vitamin D levels at the end of the summer were significant predictors of non-sufficient vitamin D at the end of the winter. CONCLUSIONS: In this age group, a dramatic reduction in vitamin D was observed over the follow-up period. Sufficient vitamin D at the end of the summer did not guarantee vitamin D sufficiency at the end of the winter. We found 40 ng/mL as an optimal cutoff point.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».