Predicting serum vitamin D concentrations based on self-reported lifestyle factors and personal attributes
Notice bibliographique
Résumé
Evidence supports the role of vitamin D in various conditions of development and ageing. Serum 25-hydroxyvitamin D (25(OH)D) is the best indicator for current vitamin D status. However, the cost of its measurement can be prohibitive in epidemiological research. We developed and validated multivariable regression models that quantified the relationships between vitamin D determinants, measured through an in-person interview, and serum 25(OH)D concentrations. A total of 200 controls participating in a population-based case-control study in Montreal, Canada, provided a blood specimen and completed an in-person interview on socio-demographic, reproductive, medical and lifestyle characteristics and personal attributes. Serum 25(OH)D concentrations were quantified by liquid chromatography-tandem MS. Multivariable least squares regression was used to build models that predict 25(OH)D concentrations from interview responses. We assessed high-order effects, performed sensitivity analysis using the lasso method and conducted cross-validation of the prediction models. Prediction models were built for users and non-users of vitamin D supplements separately. Among users, alcohol intake, outdoor time, sun protection, dose of supplement use, menopausal status and recent vacation were predictive of 25(OH)D concentrations. Among non-users, BMI, sun sensitivity, season and recent vacation were predictive of 25(OH)D concentrations. In cross-validation, 46-47 % of the variation in 25(OH)D concentrations were explained by these predictors. In the absence of 25(OH)D measures, our study supports that predicted 25(OH)D scores may be used to assign exposure in epidemiological studies that examine vitamin D exposure.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».