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Enregistrement W2914377367 · doi:10.1210/js.2018-00349

Relationship Between Vitamin D Status From Childhood to Early Adulthood With Body Composition in Young Australian Adults

2019· article· en· W2914377367 sur OpenAlexafffund
Kun Zhu, Wendy H. Oddy, Patrick G. Holt, Wendy Chan She Ping‐Delfos, Joanne McVeigh, Leon Straker, Trevor A. Mori, Stephen J. Lye, Craig E. Pennell, John P. Walsh

Notice bibliographique

RevueJournal of the Endocrine Society · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVitamin D Research Studies
Établissements canadiensLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesCancer Council VictoriaNational Health and Medical Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchWomen and Infants Research Foundation
Mots-clésVitamin D and neurologyOffspringInternal medicineLean body massAdipose tissueEndocrinologyCohortvitamin D deficiencyMedicineYoung adultComposition (language)VitaminPregnancyDemographyPhysiologyBiologyBody weight

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: Vitamin D plays a role in the differentiation and metabolism of skeletal muscle and, possibly, adipose tissue; however, the relationship between vitamin D status during growth and body composition in early adulthood is unclear. OBJECTIVE: We examined associations between vitamin D status in childhood, adolescence, and early adulthood with body composition at age 20 years. DESIGN SETTING PARTICIPANTS: We studied 821 offspring (385 females) of the Western Australian Pregnancy Cohort Study who had ≥3 serum 25-hydroxyvitamin D [25(OH)D] at age 6, 14, 17, and 20 years and body composition assessed at age 20 using dual-energy x-ray absorptiometry. The participants were grouped into four vitamin D status trajectories: consistently lower, decreasing, increasing, and consistently higher. RESULTS: < 0.05 for all). CONCLUSIONS: In the present predominantly white, relatively vitamin D-replete cohort, a higher vitamin D status trajectory from childhood to early adulthood was associated with a greater LBM in males and lower FBM in both sexes at age 20.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,433

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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