MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3216927008 · doi:10.1002/jbm4.10585

Trends in Vitamin <scp>D</scp> Status Around the World

2021· article· en· W3216927008 sur OpenAlexaboutno aff
Paul Lips, Renate T. de Jongh, Natasja M. van Schoor

Notice bibliographique

RevueJBMR Plus · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVitamin D Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFortificationFood fortificationVitamin D and neurologySocioeconomic statusEnvironmental healthPopulationVitaminBody mass indexMedicineGeographyFood scienceBiologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Vitamin D status varies across all continents and countries. Vitamin D status usually is adequate in Latin America and Australia, but in contrast it is very low in the Middle East and some countries in Asia. Trends in vitamin D status, whether it improves or declines over the years, carry important messages. Trends usually are small, but can be predictors and indicators of general health. Vitamin D status has improved in the older population in the United States, and improvement relates to dairy use and vitamin D supplements. To the contrary, vitamin D status has declined in the Inuit population of Canada due to a change from a traditional fish diet to a Western diet. A large improvement was seen in Finland after mandatory fortification of dairy products was introduced. Determinants of decline are less sun exposure, increased use of sunscreen, increase of body mass index (BMI), less physical activity, and poor socioeconomic status. Determinants of increase are food fortification with vitamin D and vitamin D supplements. Food fortification can lead to a population‐wide increase in vitamin D status as shown by the Finnish example. © 2021 The Authors. JBMR Plus published by Wiley Periodicals LLC on behalf of American Society for Bone and Mineral Research.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,085

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,305 · 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

Citations87
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJBMR PlusMême sujetVitamin D Research StudiesTravaux en français237 207