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Enregistrement W2921501112 · doi:10.1177/2333794x19835661

Increased Rates of Vitamin D Insufficiency in Boys With Duchenne Muscular Dystrophy Despite Higher Vitamin D <sub>3</sub> Supplementation

2019· article· en· W2921501112 sur OpenAlexafffund
Qian Bian, Laura McAdam, Marc D. Grynpas, Jane Mitchell, Jennifer Harrington

Notice bibliographique

RevueGlobal Pediatric Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVitamin D Research Studies
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenLunenfeld-Tanenbaum Research InstituteSickKids FoundationHolland Bloorview Kids Rehabilitation HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineDuchenne muscular dystrophyMuscular dystrophyVitamin D and neurologyInternal medicinePediatricsEndocrinologyCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vitamin D supplementation is important for many chronic pediatric conditions to help maintain bone health; however, there is little evidence about how disease-related factors affect vitamin D status. The objective was to compare 25-hydroxyvitamin D (25(OH)D) concentrations in 3 pediatric cohorts (Duchenne muscular dystrophy [DMD], systemic lupus erythematosus [SLE], and osteogenesis imperfecta [OI]). In a retrospective study of 367 subjects, children with DMD had increased prevalence of vitamin D insufficiency (25% vs 14% [SLE] and 10% [OI], P = .002), despite higher vitamin D 3 supplementation doses. Boys with DMD also had higher weight, fat mass, and lower lean mass percentage Z scores. DMD was associated with having higher rates of vitamin D insufficiency than other comparable pediatric chronic disease cohorts, the effect of which may be modulated by clinical factors such as increased adiposity. While corroboration of these results is needed given baseline differences between the patient groups, greater vitamin D supplementation doses may be required to achieve optimal serum 25(OH)D concentrations in boys with DMD.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,290 · 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.

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

Citations18
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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