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Enregistrement W3120002515 · doi:10.1016/j.nutos.2020.12.005

Association of serum vitamin D status with development of type 2 diabetes: A retrospective cross-sectional study

2021· article· en· W3120002515 sur OpenAlexaff
Hannah Marcus, Muralidhar Varma, Sonal Sekhar Miraj

Notice bibliographique

RevueClinical Nutrition Open Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVitamin D Research Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiabetes mellitusType 2 Diabetes MellitusCross-sectional studyInternal medicineOdds ratioType 2 diabetesPublic healthRetrospective cohort studyEpidemiologyStatistical significanceEndocrinologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and aims Vitamin D deficiency (VDD) has become a growing global public health issue, which is placing increasing burdens on healthcare systems worldwide due to its multifactorial clinical manifestations. However, epidemiological findings pertaining to VDD's link with various disease pathologies, especially type 2 diabetes mellitus (T2DM), remain contradictory. Through a retrospective cross-sectional analysis, this study aimed to contribute towards the construction of a novel framework for understanding the relationship between VDD and T2DM to subsequently inform relevant public health policy. Methods A retrospective cross-sectional analysis of the prevalence of diabetes in both VDD and non-VDD groups was conducted. Data pertaining to various biochemical parameters was obtained from the Kasturba hospital database for 500 patients tested for both serum 25(OH)D and blood glucose levels [i.e. random, fasting, post-prandial, and/or hemoglobin A1c (HbA1C)] between 1st January and 30th April 2018. Results Within the study sample, 117 (41.1%) of patients with VDD had T2DM, whereas 72 (33.5%) of patients without VDD had T2DM. This indicates no association between VDD and T2DM (χ2 = 2.98; p = 0.084). Still, an OR value of 1.4, despite statistical insignificance (95%CI:0.96–2.0, p = 0.084) indicates that there is an approximately 40% greater odds of developing T2DM in VDD patients relative to non-VDD patients. Moreover, the likelihood ratio (LR) is 2.99, which indicates an approximately 3-fold chance of having T2DM as a VDD patient, relative to a non-VDD patient. Conclusions Despite the lack of statistical significance, the findings of this study make important contributions to the existing literature and must be considered in light of their inherent limitations. Taking these into account, it becomes clear that these results should not be extrapolated nor assumed to entirely invalidate the hypothesized link between VDD and T2DM. Rather, such gaps warrant need for further research and more robust study designs to draw sufficiently significant conclusions to justify reforms in clinical practice.

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)0,002
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,374 · 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'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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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