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Enregistrement W3018352993 · doi:10.3390/nu12051233

Vitamin D and Immunity in Infants and Children

2020· review· en· W3018352993 sur OpenAlexaff
Geneviève Mailhot, John H. White

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVitamin D Research Studies
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCalcitriol receptorVitamin D and neurologyAutoimmunityImmune systemInnate immune systemImmunityImmunologyAcquired immune systemBiologyvitamin D deficiencyAllergyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The last couple of decades have seen an explosion in our interest and understanding of the role of vitamin D in the regulation of immunity. At the molecular level, the hormonal form of vitamin D signals through the nuclear vitamin D receptor (VDR), a ligand-regulated transcription factor. The VDR and vitamin D metabolic enzymes are expressed throughout the innate and adaptive arms of the immune system. The advent of genome-wide approaches to gene expression profiling have led to the identification of numerous VDR-regulated genes implicated in the regulation of innate and adaptive immunity. The molecular data infer that vitamin D signaling should boost innate immunity against pathogens of bacterial or viral origin. Vitamin D signaling also suppresses inflammatory immune responses that underlie autoimmunity and regulate allergic responses. These findings have been bolstered by clinical studies linking vitamin D deficiency to increased rates of infections, autoimmunity, and allergies. Our goals here are to provide an overview of the molecular basis for immune system regulation and to survey the clinical data from pediatric populations, using randomized placebo-controlled trials and meta-analyses where possible, linking vitamin D deficiency to increased rates of infections, autoimmune conditions, and allergies, and addressing the impact of supplementation on these conditions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,324 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations167
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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