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Enregistrement W4387357249 · doi:10.1080/20469047.2023.2262787

Scurvy: old disease, new lessons

2023· review· en· W4387357249 sur OpenAlexafffund
Laura M. Kinlin, Michael Weinstein

Notice bibliographique

RevuePaediatrics and International Child Health · 2023
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueVitamin C and Antioxidants Research
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesInstitute of Human Development, Child and Youth HealthCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineScurvyDiseasePediatricsIntensive care medicineGerontologyInternal medicineVitamin C

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Scurvy, the condition associated with severe vitamin C deficiency, is believed to be one of the oldest diseases in human history. It was particularly prevalent during the Age of Sail, when long sea voyages without access to fresh food resulted in an epidemic which claimed millions of lives; however, scurvy has existed across time and geography, occurring whenever and wherever diets are devoid of vitamin C. Young children, specifically, were affected by the emergence of ‘infantile scurvy’ in the 19th century owing to the use of heated milk and manufactured infant foods of poor nutritional quality. Scurvy continues to occur in at-risk groups. In children and youths, it is primarily observed in the context of autism spectrum disorder and feeding problems such as a limited food repertoire and high-frequency single food intake. Diagnosis may be delayed and invasive testing undertaken owing to clinicians’ lack of familiarity with the disease, or the mistaken assumption that it is exclusively a disease of the past. The aetiology, clinical manifestations and treatment of scurvy are described. Its long history and current epidemiology are also reviewed, demonstrating that scurvy is very much a disease of the present. It is suggested that future efforts should focus on (i) anticipatory guidance and early nutritional intervention, informed by an understanding of scurvy’s epidemiology, with the aim of preventing the disease in those at risk, and (ii) prompt recognition and treatment to minimise morbidity and healthcare costs.Abbreviations: ASD: autism spectrum disorder.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,942
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,145
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,308 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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