Vitamin D deficiency is an indicator of high mortality
Notice bibliographique
Résumé
Studies in recent years indicate that vitamin D deficiency has a great impact on the overall health and life expectancy of a person, and vitamin D preparations can be successfully used to prevent and treat a wide range of diseases in adults and children. At the same time, in the Russian Federation, the prevalence of vitamin D deficiency and deficiency reaches 84 %. In this regard, statistical studies of the mortality of the population of Europe (including Russia), the USA and Canada, depending on the prevalence of vitamin D deficiency, have been conducted. The results showed that the prevalence of vitamin D deficiency in the population of these countries is associated with statistically significant directly proportional relationships (p = 0.002‑0.03) with total mortality from non-communicable diseases, mortality from coronary heart disease, stroke, chronic obstructive pulmonary disease, diabetes and COVID-19. In this regard, it seems absolutely necessary to radically change the attitude of the population, authorities, medical workers and the public to the problem of D-vitamin deficiency of the population of the Russian Federation. It is necessary to prepare and implement federal and regional programs for the D-vitaminization of the population of the Russian Federation, including a large-scale information campaign on the benefits of vitamin D, monitoring the level of vitamin D in the most vulnerable categories of the population and their treatment with vitamin D supplements, which will improve the health status and reduce premature mortality of the population of the Russian Federation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».