Prevalence and predictors of low vitamin D concentrations in urban Canadian toddlers
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine the prevalence of low vitamin D concentrations in a cohort of healthy two-year-old children living in a large Canadian city, and to explore whether body mass index (BMI) and cow's milk intake are associated with low vitamin D concentrations. METHODS: A cross-sectional study was performed on healthy two-year-old children attending a well-child visit in Toronto, Ontario (latitude 43.4°N). Dietary exposures were measured by questionnaire. The primary outcome was the prevalence of low vitamin D concentrations (25-hydroxyvitamin D concentration of lower than 50 nmol/L or lower than 75 nmol/L). RESULTS: A total of 91 healthy children 24 to 30 months of age were recruited between November 2007 and May 2008. The prevalence of low vitamin D concentrations (lower than 50 nmol/L) was 32% (29 of 92, 95% CI 22% to 42%) and the prevalence of vitamin D concentrations of lower than 75 nmol/L was 82% (75 of 91, 95% CI 73% to 89%). Using multivariable logistic regression, the odds of vitamin D concentrations being lower than 50 nmol/L decreased by 0.44 (95% CI 0.2 to 0.96) for each additional cup of cow's milk intake per day and increased by 1.2 to 2.6 per unit BMI depending on BMI level (P=0.07). CONCLUSIONS: A total of 30% to 80% of toddlers in the present study's urban Canadian setting demonstrated low vitamin D concentrations - the highest prevalence of low vitamin D in toddlers outside of Alaska. Modifiable factors associated with low vitamin D were lower cow's milk intake and higher BMI. The vitamin D status of toddlers in urban Canada may require specific attention.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».