Association between Vitamin D Deficiency and Prediabetes Phenotypes: A Population-Based Study in Henan, China
Notice bibliographique
Résumé
The evidence remains inconsistent regarding whether vitamin D deficiency (VDD) increases the risk of prediabetes. This study aimed to examine whether there is sex-specific association between VDD and impaired fasting glucose (IFG) or impaired glucose tolerance (IGT) in Henan. The data were sourced from the survey of chronic diseases and nutrition in Henan. Multinomial logistic regression models based on complex sampling design and weight were developed to estimate the odds ratio (OR) and confidence interval (95%CI) for measuring the association between VDD and IFG/IGT. The prevalence rate of IGT in men was 20.1% in the VDD group, significantly higher than that in the non-VDD group (10.5%), but no significant difference was observed in women between the VDD and non-VDD groups; there were no significant differences in IFG prevalence between the VDD and non-VDD groups in either men or women. It was found that the association between VDD and IGT was statistically significant in men. The adjusted OR (95%CI) of VDD was 1.99 (1.24-3.19) for IGT in men and 14.84 (4.14-53.20) for IGT in men having a family history of DM. Thus, men with VDD were more likely to live with IGT than those without VDD, especially for men having a family history of diabetes.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».