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Enregistrement W2792904144 · doi:10.3390/jcm7020014

Prevalence of Vitamin D Deficiency Varies Widely by Season in Canadian Children and Adolescents with Sickle Cell Disease

2018· article· en· W2792904144 sur OpenAlexafffundabout
Kaitlyn L. I. Samson, Heather McCartney, Suzanne Vercauteren, John K. Wu, Crystal D Karakochuk

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIron Metabolism and Disorders
Établissements canadiensBC Children's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of British Columbia
Mots-clésMedicineDiseasePediatricsvitamin D deficiencyVitamin D and neurologyEnvironmental healthPhysiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,131

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,298 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations12
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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