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Enregistrement W93323326 · doi:10.1096/fasebj.22.1_supplement.157.5

Association between quantitative measures of skin color & plasma 25‐hydroxyvitamin D (25OHD)

2008· article· en· W93323326 sur OpenAlexaff
Jennifer Rockell, Murray Skeaff, Tim Green

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVitamin D Research Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSkin colorDark skinVitamin D and neurologyForearmPopulationSkin colourDermatologyHuman skinMedicineSunlightSkin typeChemistryInternal medicineSurgeryBiologyOpticsPhysicsGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most vitamin D is obtained through UV synthesis in the skin. Dark‐skin ethnic groups have lower 25OHD concentrations than light skin groups; due to more skin melanin, which acts as a UV filter. Ethnicity is a proxy measure of skin color & within an ethnic group skin color varies greatly. It would be expected that the color of unexposed skin would be negatively associated with 25OHD. Conversely, as skin color darkens with sun exposure, a measure of tanning would be positively associated with 25OHD. Skin color can be quantified using reflectance colorimetry with higher numbers indicating darker skin. We aimed to determine the association between constitutive (upper inner‐arm) & sun‐induced (forearm) skin color & 25OHD in a group of Pacific Islanders (n=82) & Europeans (n=239) living in NZ (47°S) in summer. Mean (SD) serum 25OHD was 88 (31) nmol/L for Europeans and 75 (34) nmol/L for Pacific Islanders. Based on constitutive skin color measurements 36% of participants were very light, 45% light, 15% intermediate, 4% tanned, & 1% dark. Tanning at the forearm but not constitutive skin color was a significant predictor of 25OH D. Each 10 unit higher value at the forearm (less tanning) was associated with a ~4.9 nmol/L lower 25OHD (P<0.001). Tanning was a more important predictor of 25OHD than constitutive skin color in this population. Further study is needed in a population with a wider range of constitutive skin color.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,094
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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