Maivel Emile Soby Gerges, Ghada Essam Aldin, Diaa Marzouk Abdel Hamid and Mohamed Farouk Allam*
Notice bibliographique
Résumé
Vitamin D deficiency is a common public-health problem. Deficiency is more common in women than men, and the childbearing period is known to represent a particularly high-risk situation. High rates of poor vitamin D status are found among women during the childbearing period throughout the world. Women at reproductive age are a group that can be susceptible at earlier age for vitamin D deficiency and its complications as increase the risk of osteopenia, osteoporosis, muscle weakness, osteomalacia and pathological fractures and can worsen other chronic conditions, such as the polycystic ovary syndrome; it is also a risk factor for cardiovascular diseases, metabolic syndrome, some types of cancers and some autoimmune diseases. Several studies have identified a surprisingly high prevalence of vitamin D deficiency in all age groups such as in Europe after 14 population study, United States, Canada and Australia. Despite reported prevalence of vitamin D deficiency and insufficiency depend on the cut-off values used that vary between studies, an estimated 1 billion people worldwide have vitamin D deficiency or insufficiency or hypovitaminosis D. National surveys should be conducted in every country to determine normal levels of vitamin D in that country and the need for national screening programs for vitamin D deficiency.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,009 |
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 ».