Prevalence of Vitamin D Deficiency Varies Widely by Season in Canadian Children and Adolescents with Sickle Cell Disease
Notice bibliographique
Résumé
Sickle cell disease (SCD) is an inherited disorder caused by a variant (rs334) in the β-globin gene encoding hemoglobin. Individuals with SCD are thought to be at risk of vitamin D deficiency. Our aim was to assess serum 25-hydroxyvitamin D (25OHD) concentrations, estimate deficiency prevalence, and investigate factors associated with 25OHD concentrations in children and adolescents with SCD attending BC Children’s Hospital in Vancouver, Canada. We conducted a retrospective chart review of SCD patients (2–19 y) from 2012 to 2017. Data were available for n = 45 patients with n = 142 25OHD measurements assessed using a EUROIMMUN analyzer (EUROIMMUN Medizinische Labordiagnostika AG, Lübeck, Germany). Additional data were recorded, including age, sex, and season of blood collection. Linear regression was used to measure associations between 25OHD concentration and predictor variables. Overall, mean ± SD 25OHD concentration was 79 ± 36 nmol/L; prevalence of low 25OHD concentrations (<30, <40, and <75 nmol/L) was 5%, 17% and 50%, respectively. Mean 25OHD concentrations measured during Jul–Sep were higher (28 (95% confidence interval CI: 16–40) nmol/L higher, P < 0.001) compared to Jan–Mar. Vitamin D deficiency rates varied widely by season: Based on 25OHD <30 nmol/L, prevalence was 0% in Oct–Dec and 6% in Jan–Mar; based on <40 nmol/L, prevalence was 0% in Oct–Dec and 26% in Jan–Mar.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».