Efficiency of the Vitamin D Status Diagnosticator amongst Geriatric Patients with COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
The vitamin D status diagnosticator (VDSD), a 16-item tool, effectively identifies hypovitaminosis D in healthy older adults and can assist in determining the need for blood tests in this population. Assessing vitamin D levels is particularly crucial in the context of COVID-19. This study aimed to evaluate the VDSD's effectiveness in pinpointing hypovitaminosis D in older adults affected by COVID-19. The research involved 102 unsupplemented geriatric inpatients consecutively admitted to the acute geriatric division of Angers University Hospital, France, with an average age of 85.0 ± 5.9 years (47.1% women). The physician-administered VDSD was conducted simultaneously with the measurement of serum 25-hydroxyvitamin D (25(OH)D). Hypovitaminosis D was defined as a serum 25(OH)D concentration of ≤75 nmol/L for vitamin D insufficiency and ≤50 nmol/L for vitamin D deficiency. Results revealed that 87 participants (85.3%) had vitamin D insufficiency and 63 (61.8%) had vitamin D deficiency. The VDSD accurately identified vitamin D deficiency with an area under the curve (AUC) of 0.81 and an odds ratio (OR) of 40. However, its accuracy in identifying vitamin D insufficiency was lower (AUC = 0.57). In conclusion, the 16-item VDSD, a concise questionnaire, effectively identifies vitamin D deficiency in geriatric patients with COVID-19. This tool can be valuable in guiding the decision to administer vitamin D supplementation during the early stages of COVID-19.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».