An Inter-Method Reliability Study Comparing Interview Information on Sunlight, Tanning Beds, Food, and Supplement Exposures with Serum 25-Hydroxy Vitamin D Levels
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: We developed a questionnaire designed to capture the vitamin D related exposures of sunlight, tanning bed use, dietary intake, and supplement use, and used an inter-method reliability approach to compare the study method (self-reported information on vitamin D related exposures nearest the blood draw) with serum 25-hydroxy vitamin D (25(OH)D) levels. Methods: This inter-method reliability study included 512 control women from a population-based, case-control study in Alberta, Canada. All women self-reported data on food/supplement intake (average µg/day), sun exposure (cumulative hours/year), and tanning bed exposure (cumulative hours/year) and provided fasting serum samples, measured in duplicate with a DiaSorin immunoassay for 25(OH)D levels. The correlation between participant characteristics and 25(OH)D are described. We used multivariable robust regression to estimate the percent of variation in 25(OH)D explained by our variables of interest. Results: Food intake, sun exposure, and tanning bed exposure had positive and significant correlations with 25(OH)D levels of a similar magnitude (Spearman r= 0.17 to 0.19). Supplement intake (average µg/day, Spearman r= 0.44) had the strongest positive correlation. In both crude and adjusted models (adjusted for age, body mass index, race, smoking, oral contraceptive use, and menopausal status/hormone therapy), we consistently found that food explained 3.1%, supplements 18.9%, sunlight 2.2%, and tanning bed use 3.0% of the variation in 25(OH)D levels, and all variables combined explained 27.5% - 36.0% of the total variation. Conclusions: These results suggest that our comprehensive dietary and light exposure questionnaire may be a reasonable proxy measure of vitamin D status in the recent past when either 25(OH)D measurements or serum samples are not available for study participants.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,021 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,006 |
| 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 tête enseignante, 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 ».