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Enregistrement W2895608732 · doi:10.4103/ajm.ajm_20_18

Vitamin D deficiency in elderly: Risk factors and drugs impact on vitamin D status

2018· article· en· W2895608732 sur OpenAlexaff
Hasan Kweder, Housam Eidi

Notice bibliographique

RevueAvicenna Journal of Medicine · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVitamin D Research Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinevitamin D deficiencyVitamin D and neurologyIncidence (geometry)Secondary hyperparathyroidismFurosemideInternal medicinePediatricsBody mass indexRenal functionParathyroid hormoneCalcium

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Vitamin D (VD) deficiency is a major public health problem worldwide. In spite of its high prevalence, particularly among elderly people, VD deficiency is still underestimated by many physicians. Increasingly, VD deficiency is associated with several known geriatric syndromes. METHODS: The study sample consisted of 125 patients, aged 75 years and older, admitted to the acute geriatric unit. The plausible association between the serum 25-hydroxyvitamin D [25(OH)D] level and patient age, sex, body mass index, renal function, cholecystectomy history, and the prescribed drugs had been investigated. The Fisher's exact test was used to conduct the statistical analysis of data. RESULTS: Surprisingly, furosemide treatment was correlated with normal 25(OH)D levels and an increased incidence of secondary hyperparathyroidism. Unlike the other four parameters mentioned above, our data showed that only the patient sex exhibited a significant association with 25(OH)D level as elderly males suffered from a serious VD deficiency as compared to elderly females. CONCLUSION: Old age is an independent risk factor for VD deficiency. The supplementary dose of VD should be precisely defined to achieve the optimal serum 25(OH)D level in elderly people. The definition of the normal serum 25(OH)D threshold in elderly furosemide-treated patients is worth of further studies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,753

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,323 · 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 tête enseignante, 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

Citations85
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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