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Enregistrement W4318424792 · doi:10.18502/jnfs.v8i1.11775

The Association between Saliva and Serum Vitamin D with Knee Osteoarthritis

2023· article· en· W4318424792 sur OpenAlexaboutno aff
Mohammad-Reza Mirzaii-Dizgah, Mohammad-Hossein Mirzaii-Dizgah, Iraj Mirzaii‐Dizgah, Roghayeh Koshkzari

Notice bibliographique

RevueJournal of Nutrition and Food Security · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVitamin D Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSalivaWOMACOsteoarthritisMedicineInternal medicineGastroenterologyVitamin D and neurologyIncidence (geometry)ArthritisEndocrinologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The incidence of osteoarthritis (OA) is high in patients suffering from 25-hydroxyvitamin D3 (25(OH)D) deficiency. The goal of this study is to examine the association between saliva and serum 25(OH)D and knee OA. Methods: Serum and saliva 25(OH)D levels of 30 patients with knee OA and 30 matched healthy people in a control group were measured by ELISA. Knee pain was assessed by Western Ontario and McMaster Universities Arthritis Index (WOMAC). Data were analyzed through student’s t-test, Pearson correlation test and receiver operating characteristic (ROC). Results: The mean serum and saliva 25(OH)D levels were lower in knee OA group than the healthy group. WOMAC negatively correlated with serum (r = -0.37; P = 0.02) and with unstimulated (r = -0.30; P = 0.04) saliva 25(OH)D. The unstimulated saliva 25(OH)D cutoff value was 27.8 pg/m1 regarding the diagnosis of knee OA. Conclusion: Serum 25(OH)D levels were positively associated with saliva 25(OH)D, and 25(OH)D level in saliva, as in serum, was low in knee OA.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,186

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,263 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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