Effects of vitamin C and vitamin D on mood and distress in acutely hospitalized patients
Notice bibliographique
Résumé
Hypovitaminosis C and D are highly prevalent in acute‐care hospitals, but their clinical implications have not been investigated. Because deficiencies of these vitamins can adversely affect mood, we conducted a double‐blind randomized clinical trial to determine the effect of vitamin C (500 mg twice daily) or D (5000 IU daily) supplementation on psychological status, as assessed using two different validated instruments. At baseline, 73% of patients had a subnormal plasma vitamin C concentration (< 28.4 μM) and 79% had a subnormal plasma 25OHD concentration (< 75 nM). Vitamin C provision for a mean of 8.2 days (n = 26) normalized plasma vitamin C concentrations (P < 0.0001) and resulted in a 71% reduction in Profile of Mood States R total mood disturbance score (from 24.0 ± 18.2 to 6.9 ± 14.4, mean ± SD; P = 0.0002) and a 51% reduction in psychological distress as measured using the Distress Thermometer (from 4.5 ± 2.9 to 2.2 ± 2.2; P = 0.0002). By contrast, high‐dose vitamin D provision for a mean of 8.1 days (n = 26) increased plasma 25OHD concentrations (P < 0.0001), but not into the normal range, and had statistically insignificant effects on mood (21.7 ± 17.3 to 14.6 ± 17.7; P = 0.067) and distress (3.7 ± 2.6 to 3.4 ± 2.8; P = 0.45). Conclusion Hypovitaminosis C and D are highly prevalent in acutely hospitalized patients. Vitamin C supplementation improves mood and reduces distress in these patients. Supported by the Lotte and John Hecht Foundation and a Faculty of Medicine student research bursary. Grant Funding Source : Lotte and John Hecht Foundation
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».