Global prevalence and disease burden of vitamin D deficiency: a roadmap for action in low‐ and middle‐income countries
Notice bibliographique
Résumé
Vitamin D is an essential nutrient for bone health and may influence the risks of respiratory illness, adverse pregnancy outcomes, and chronic diseases of adulthood. Because many countries have a relatively low supply of foods rich in vitamin D and inadequate exposure to natural ultraviolet B (UVB) radiation from sunlight, an important proportion of the global population is at risk of vitamin D deficiency. There is general agreement that the minimum serum/plasma 25-hydroxyvitamin D concentration (25(OH)D) that protects against vitamin D deficiency-related bone disease is approximately 30 nmol/L; therefore, this threshold is suitable to define vitamin D deficiency in population surveys. However, efforts to assess the vitamin D status of populations in low- and middle-income countries have been hampered by limited availability of population-representative 25(OH)D data, particularly among population subgroups most vulnerable to the skeletal and potential extraskeletal consequences of low vitamin D status, namely exclusively breastfed infants, children, adolescents, pregnant and lactating women, and the elderly. In the absence of 25(OH)D data, identification of communities that would benefit from public health interventions to improve vitamin D status may require proxy indicators of the population risk of vitamin D deficiency, such as the prevalence of rickets or metrics of usual UVB exposure. If a high prevalence of vitamin D deficiency is identified (>20% prevalence of 25(OH)D < 30 nmol/L) or the risk for vitamin D deficiency is determined to be high based on proxy indicators (e.g., prevalence of rickets >1%), food fortification and/or targeted vitamin D supplementation policies can be implemented to reduce the burden of vitamin D deficiency-related conditions in vulnerable populations.
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 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 | 0,008 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,007 |
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 ».