Thiamine deficiency disorders: diagnosis, prevalence, and a roadmap for global control programs
Notice bibliographique
Résumé
Thiamine is an essential micronutrient that plays a key role in energy metabolism. Many populations worldwide may be at risk of clinical or subclinical thiamine deficiencies, due to famine, reliance on staple crops with low thiamine content, or food preparation practices, such as milling grains and washing milled rice. Clinical manifestations of thiamine deficiency are variable; this, along with the lack of a readily accessible and widely agreed upon biomarker of thiamine status, complicates efforts to diagnose thiamine deficiency and assess its global prevalence. Strategies to identify regions at risk of thiamine deficiency through proxy measures, such as analysis of food balance sheet data and month-specific infant mortality rates, may be valuable for understanding the scope of thiamine deficiency. Urgent public health responses are warranted in high-risk regions, considering the contribution of thiamine deficiency to infant mortality and research suggesting that even subclinical thiamine deficiency in childhood may have lifelong neurodevelopmental consequences. Food fortification and maternal and/or infant thiamine supplementation have proven effective in raising thiamine status and reducing the incidence of infantile beriberi in regions where thiamine deficiency is prevalent, but trial data are limited. Efforts to determine culturally and environmentally appropriate food vehicles for thiamine fortification are ongoing.
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,003 |
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 ».