Is dietary deficiency of calcium a factor in rickets? Use of current evidence for our understanding of the disease in the past
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Rickets is considered an indicator of vitamin D deficiency in palaeopathology, but a strand of biomedical thought maintains that dietary calcium deficiency may sometimes play a part in its causation. Our aim is to evaluate the extent to which low calcium intake should be considered as a factor in biocultural interpretations of rickets. METHODS: We assess published modern epidemiological studies that provide primary data to support claims for a role for dietary calcium deficiency in rickets. We also consider how we might identify, via indicators of calcium intake, populations at risk of calcium deficiency in the past. RESULTS: Support for dietary calcium deficiency as a cause of rickets is equivocal. Direct measurement of dietary calcium in the past is not possible, but exposure to risk factors for low calcium intake can to some extent be identified. CONCLUSION: Whilst there is little evidence to alter the view that rickets is essentially an indicator of a population's vitamin D status, occasionally, in very low calcium intake groups, dietary calcium deficiency may play a synergistic role by accentuating the need for vitamin D. SIGNIFICANCE: The notion that dietary calcium deficiency may be a cause of rickets appears to be gaining currency in bioarchaeological studies. This paper shows that it is unusual for this to be the case, and even then the role of vitamin D remains crucial. LIMITATIONS: This paper attempts to summarise the current state of biomedical study in an area that is subject to continuing investigation.
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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 | 0,018 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».