Expert consensus on vitamin D in osteoporosis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Adequate vitamin D is essential for maintaining optimal bone health, preventing and treating of osteoporosis. However, in recent years, large clinical trials and meta-analyses on the efficacy of vitamin D supplementation to prevent fractures in populations at different risks have been equivocal. The optimal level of 25-hydroxyvitamin D (25[OH]D) remains controversial. Recommendations vary between societies. The lack of standardized assays also poses a challenge in interpreting available research data. Methods: We systematically searched for articles in MEDLINE database through PubMed, which included meta-analysis, systematic reviews of randomized controlled trials (RCTs) and observational studies that assessed measurement, diagnosis and treatment about vitamin D deficiency. The experts evaluated the available literature, graded references according to the type of study and described the strength recommendations. Results: This expert consensus is based on the review of relevant clinical evidence and provides nine key recommendations on vitamin D deficiency in populations at different risks, especially in patients with osteoporosis. Supporting information is provided in the subsequent appendix box. Conclusions: This expert consensus is a practical tool for endocrinologists, general physicians for the diagnosis, assessment, and treatment of populations at different risks of vitamin D deficiency, especially in patients with osteoporosis. Clinicians should be aware of the evidence but make individualized decisions based on specific patients or situation.
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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 | 0,050 | 0,085 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,004 |
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 ».