Prevalence of Vitamin D Deficiency and Its Associated Work-Related Factors among Indoor Workers in a Multi-Ethnic Southeast Asian Country
Notice bibliographique
Résumé
Little is known about the effect of working conditions on vitamin D status in Southeast Asia, where vitamin D deficiency is common despite the presence of sunlight all year round in most places. We examined the prevalence of vitamin D deficiency and its associated work-related factors among indoor workers using the data of 213 participants (aged ≥21 years) from a workplace cohort study in Singapore. Vitamin D deficiency was defined as serum 25-hydroxyvitamin D (25(OH)D) concentration <50 nmol/L. Data on work-related factors, socio-demographic characteristics, and lifestyle habits were collected using standardized questionnaires. Clinical and biochemical measurements were performed using standard tools and protocols. Multivariate Poisson regression was used to examine the independent association of work-related factors with vitamin D deficiency. Mean serum 25(OH)D concentration was 59.6 nmol/L. The prevalence of vitamin D deficiency was 32.9% (95% confidence interval (CI): 26.6-39.6%). In the multivariate analysis, office workers (prevalence ratio (PR): 2.16, 95% CI: 1.12-4.16 versus control room workers), workshop workers (PR: 2.25, 95% CI: 1.05-4.81 versus control room workers), and night shift workers (PR: 1.31, 95% CI: 1.03-1.67) were at a greater risk for vitamin D deficiency. Workplace policies and wellness programs should encourage workers to take regular breaks to go outdoors for sunlight exposure and to consume adequate amounts of vitamin D-rich foods to maintain optimal vitamin D levels.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».