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 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 | 0,000 | 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».