CN105581777B - 使用皮肤色度测量法筛选维生素d不足的方法 - Google Patents
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Abstract
本申请提供用于建立筛选目标群体中维生素D(vit‑D)不足的方案的方法、使用所述方案筛选Vit‑D不足的方法以及基于所述方案开发的用于筛选Vit‑D不足的装置。
Description
发明领域
本申请大体涉及用于筛选维生素D(Vit-D)不足的方法和装置。具体而言,本申请涉及基于皮肤色度测量法(skin colourimetry)用于筛选维生素D不足的方法和装置。
发明背景
Vit-D对于青春期生长期间的骨骼生长和骨质矿化是重要的。Vit-D状态的最佳指标为血清25(OH)Vit-D水平,当血清25(OH)Vit-D≤50nmol/L时被诊断为Vit-D不足(1)。据报道,Vit-D不足在不同的国家和地理区域的所有年龄组中是高度流行的(2)。尽管这样,潜在的可治疗的状态依然未被意识到,其导致Vit-D不足的全球流行一直存在(3),并且青少年组也不例外。除了对该健康问题的认识不足和在其早期阶段缺乏症状之外,也是因为筛选试验的缺乏。血清25(OH)Vit-D分析需要采血,费用较高、不能随时进行并且不适合作为用于青年群体的筛选工具。日光暴露问卷调查(4-6)或个人UV剂量计(7)也不适合。使用患者的人口统计和生活方式特性的预测模型已被报道,但是仅可能限于成年人和老年人(4,8-11)。
对于Vit-D不足的有效筛选工具,是本领域的长期需要。
发明概述
本申请提供用于筛选Vit-D不足的非侵入性的方法和装置。
在本文所公开的第一方面中,提供建立用于筛选目标群体中维生素D(Vit-D)不足的方法的方法,其包括以下步骤:
通过测量血清25(OH)Vit-D的水平确定所述群体的个体队列的Vit-D状态,其中血清25(OH)Vit-D水平≤50nmol/L指示Vit-D不足,血清25(OH)Vit-D水平>50nmol/L指示Vit-D充足,并且其中Vit-D不足的状态被指定为值“1”,而Vit-D充足的状态被指定为值“0”;
获得一组因子,包括各个个体构成性(constitutive)皮肤黑色素沉着测量值(Vf)和继发性(facultative)皮肤黑色素沉着测量值(Vh),以及选自以下的因子:各个个体的年龄、所在季节、性别、体重(BW)、身高(SH)、身体活动水平(PAL)、每日膳食Vit-D摄入量(Dvd)、每日膳食钙摄入量(Dca)或以上因子的任意组合,或上述因子的转化形式,其中使用皮肤色度测量法在所述各个个体的足的足背区域、足内侧或足底,或足后跟处测量Vf,使用皮肤色度测量法在所述各个个体的手的背部、手指、拇指或手腕处测量Vh,年龄、BW、SH、PAL、Dvd或Dca从各个个体确定,季节被差异性地指定为预设值,性别被差异性地指定为预设值,和
通过使用Vit-D状态作为因变量,上述因子或上述因子的转化形式作为自变量来实施逻辑回归分析(logistic regression analysis),从而获得如下所示的具有每个所述自变量的回归系数的函数:
其中α为常数项,
βi为自变量xi的回归系数,
xi代表各个自变量,
k代表所述自变量的总数目,
Pred为根据Pred的预设截取阈值用于确定Vit-D不足或Vit-D充足的筛选结果的预测概率。
在一些实施方案中,使用基于皮肤色度测量法系统的个体类型角(IndividualTypology Angle,ITA)测量Vf和/或Vh,例如L*a*b*色度系统。
在一些实施方案中,在季节因子中,夏季被指定为值“1”,冬季被指定为值“2”。
在一些实施方案中,在性别因子中,男性被指定为值“1”,女性被指定为值“2”。
在一些实施方案中,目标群体为亚洲人群体。
在一些实施方案中,目标群体为中国人群体。
在一些实施方案中,目标群体为香港的青少年群体,并且获得的函数为:
Loge(Pred/(1-Pred))=0.072(Vh)–0.095(Vf)–0.09(季节)–0.297(性别)–0.005(BW/SH2)–0.29(年龄)+8.055。
在一些实施方案中,目标群体为每日膳食Vit-D摄入量≤400IU/天的香港女性青少年群体,并且获得的函数为:
Loge(Pred/(1-Pred))=0.131(Vh)–0.162(Vf)–0.293(季节)–0.104(BW/SH2)–0.358(年龄)+12.997。
在一些实施方案中,目标群体为香港的青少年群体,并且获得的函数为:
Loge(Pred/(1-Pred))=0.057(Vh)–0.087(Vf)–0.22(季节)–0.015(性别)+0.007(BW)–0.034(SH)–0.203(年龄)–0.6(PAL)+13.388。
在一些实施方案中,Pred的预设截取阈值为约0.61。
在本文所公开的第二方面中,提供筛选个体中维生素D(Vit-D)不足的方法,其包括以下步骤:
提供按照第一方面所述的方法的用于筛选所述个体来自的群体中维生素D(Vit-D)不足的函数,
获得所述函数中所定义的所述个体的一组因子,
将所述一组因子引入所述函数,从而获得Pred,并且
比较所述计算出的Pred与Pred的预设截取阈值,其中所述计算出的Pred≥所述Pred的预设截取阈值指示Vit-D不足,所述计算出的Pred<所述Pred的预设截取阈值指示Vit-D充足。
在一些实施方案中,提供用于筛选维生素D(Vit-D)不足的函数包括根据第一方面所描述的方法,建立用于筛选个体来自的群体中维生素D(Vit-D)不足的函数。
在本文所公开的第三方面中,提供用于筛选个体中维生素D(Vit-D)不足的装置,其包括:
测量模块,其被配置用于基于皮肤色度测量法来测量和记录个体构成性皮肤黑色素沉着测量值(Vf)和继发性皮肤黑色素沉着测量值(Vh),其中在所述个体的足的足背区域、足内侧或足底,或足后跟处测量Vf,以及在所述个体的手的背部,手指、拇指或手腕处测量Vh,
输入模块,其被配置用于记录所述个体的年龄、所在季节、性别、体重(BW)、身高(SH)、身体活动水平(PAL)、每日膳食Vit-D摄入量(Dvd)和每日膳食钙摄入量(Dca),或上述因子的转化形式中的一项或多项或全部,其中年龄、BW、SH、PAL、Dvd或Dca从所述个体确定,季节被差异性地指定为预设值,男性和女性被差异性地指定为预设值,和
处理模块,其被配置用于运行按照第一方面所述的方法的用于筛选所述个体来自的群体中维生素D(Vit-D)不足的函数,并且计算Pred。
在一些实施方案中,所述装置还包括比较模块,其被配置用于比较所述计算出的Pred与Pred的预设截取阈值,其中所述计算出的Pred≥所述Pred的预设截取阈值指示Vit-D不足,所述计算出的Pred<所述Pred的预设截取阈值指示Vit-D充足。
在一些实施方案中,测量模块的工作是基于个体类型角(ITA)测量,例如L*a*b*色度系统。
在一些实施方案中,全部模块被合并入皮肤色度测量法系统,例如,皮肤色度计。
在本文所公开的第四方面中,提供计算机产品,其包含计算机可读介质,所述计算机可读介质存储用于执行第一和/或第二方面所述方法的多个指令。
附图简述
图1为基于本申请的一些实施方案中所使用的L*a*b*色度系统的示例性色度计。
图2显示了全部个体的ROC曲线。
图3显示了每日膳食Vit-D摄入<400IU/天的女性的ROC曲线。
发明详述
本申请至少部分基于皮肤色度测量法在筛选维生素D(Vit-D)不足的潜在用途中的构思。
皮肤色度测量法可被用来测量皮肤黑色素沉着。黑色素吸收UV辐射,并且因此阻止UV光子将7-脱氢胆甾醇转化为前维生素D3(Vit-D的前体)(3)。个体构成性(constitutive)肤色代表存在于未暴露的皮肤中的黑色素的自然量。另一方面,伴随越强的UV暴露,暴露于日光的皮肤的颜色就越黑(晒黑),其导致越高的Vit-D水平。该继发性(facultative)肤色为日光暴露的替代测量。未暴露的肤色(个体构成性肤色)和暴露的肤色(继发性肤色)的组合解释被分别地用来评价真皮合成Vit-D的能力和日光暴露的程度(12)。随着反射色度测量法的最新进展,可用手提式光学装置(皮肤色度计,例如参见图1)快速地进行自然的个体构成性肤色和继发性肤色的非侵入性测量。因为Vit-D的局域膳食来源是缺乏的(3,13),Vit-D的主要来源是来自日光依赖的真皮合成,个体的真皮合成的能力以及进而的Vit-D的状态据信能够通过皮肤色度测量法来有效地评价。
尽管本领域已报道皮肤色度测量法的多种用途,但是目前还没有研究评价它在筛选Vit-D不足中的作用。因此,本申请的一个目的是评价皮肤色度测量法是否可被用来筛选Vit-D不足,并且基于皮肤色度测量法开发筛选工具。
本申请的发明人还考虑到一系列可能影响个体的Vit-D水平的混杂因子,并且因此在本申请中将上述因子并入用于筛选Vit-D不足的方法或装置中。
在本文所公开的第一方面中,提供建立用于筛选目标群体中维生素D(Vit-D)不足的方法的方法,其包括以下步骤:
通过测量血清25(OH)Vit-D的水平确定所述群体的个体队列的Vit-D状态,其中血清25(OH)Vit-D水平≤50nmol/L指示Vit-D不足,血清25(OH)Vit-D水平>50nmol/L指示Vit-D充足,并且其中Vit-D不足的状态被指定为值“1”,Vit-D充足的状态被指定为值“0”;
获得一组因子,包括各个个体构成性皮肤黑色素沉着测量值(Vf)和继发性皮肤黑色素沉着测量值(Vh),以及选自以下的因子:各个个体的年龄、所在季节、性别、体重(BW)、身高(SH)、身体活动水平(PAL)、每日膳食Vit-D摄入量(Dvd)、每日膳食钙摄入量(Dca)或以上因子的任意组合,或上述因子的转化形式,其中使用皮肤色度测量法在所述各个个体的足的足背区域、足内侧或足底,或足后跟处测量Vf,使用皮肤色度测量法在所述各个个体的手的背部、手指、拇指或手腕处测量Vh,年龄、BW、SH、PAL、Dvd或Dca从各个个体确定,季节被差异性地指定为预设值,性别被差异性地指定为预设值,和
通过使用Vit-D状态作为因变量,上述因子或上述因子的转化形式作为自变量来实施逻辑回归分析,从而获得如下所示的具有每个所述自变量的回归系数的函数:
其中α为常数项,
βi为自变量xi的回归系数,
xi代表各个自变量,
k代表所述自变量的总数目,
Pred为根据Pred的预设截取阈值用于确定Vit-D不足或Vit-D充足的筛选结果的预测概率。
本申请的发明人考虑了上述方法(即基于皮肤色度测量法的技术)的独特特征和自然中不同群体的差异,例如居住地、气候、肤色、一般的体质等等,并且开发出可被应用于任何希望进行筛选的目标群体的方法。
大体上,上述方法基于分析被明确诊断Vit-D不足或Vit-D充足的个体组的皮肤色度测量法的测量值和其他相关因子,以及产生可被扩展和应用于个体组来自和代表的群体的函数。
本文所使用的术语“目标群体”指具有一定共同性质的任何群体。例如,“目标群体”可为生活在相同的城市、地区、国家或洲的群体。或者,“目标群体”可为在一定年龄范围内的群体。同样,“目标群体”可为具有相同的基础肤色的群体。本领域技术人员能够理解,目标群体共享越多的共同特征,上述函数将具有越高的效力(例如灵敏性、特异性、精确性等等)。流行病学领域技术人员能够实现“目标群体”的合适的选择。在一些实施方案中,目标群体为亚洲群体。在一些实施方案中,目标群体为中国群体。
在一些实施方案中,在本文所公开的方法的确定Vit-D状态中,通过统计学方法将群体的个体队列选择为能够代表该群体,以产生函数。队列研究常被用于流行病学领域,并且队列的资质为本领域技术人员所了解的。在一些实施方案中,个体不患有影响骨代谢的医学病况。
在一些实施方案中,确定Vit-D状态包括确定队列中每个个体的Vit-D不足或Vit-D充足。上述确定基于血清25(OH)Vit-D水平的分析。血清25(OH)Vit-D水平为Vit-D状态的最佳指示物(19)。在一些实施方案中,如在实施例中所展示的,使用液相色谱法串联质谱(LCTMS)的金标准以及之前所描述的方法的详细说明(20,21)进行上述分析。
获得一组因子包括产生与个体的Vit-D状态相关的一系列因子,包括皮肤色度测量法的测量值(个体构成性皮肤黑色素沉着测量值(Vf)和继发性皮肤黑色素沉着测量值(Vh))以及其他的混杂因子,如年龄、所在季节、性别、体重(BW)、身高(SH)、身体活动水平(PAL)、每日膳食Vit-D摄入量(Dvd)、每日膳食钙摄入量(Dca)或上述因子的任何组合。应理解,也可使用这些因子的转化形式。
可使用皮肤色度测量法在各个个体的足的背部区域、足的内侧或足底,或者足后跟处测量个体构成性皮肤黑色素沉着测量值(Vf)。在一些实施方案中,在非优势足上测量Vf。在具体的实施方案中,在非优势足的足背区域处测量Vf。可使用皮肤色度测量法在各个个体的手的背部,手指、拇指或手腕处测量继发性皮肤黑色素沉着测量值(Vh)。在一些实施方案中,在非优势手上测量Vh。在具体的实施方案中,在非优势手的背部处测量Vf。在一些实施方案中,使用L*a*b*色度测量法,Vf和Vh用度数表示。
在一些实施方案中,皮肤色度测量法为基于皮肤色度测量法的个体类型角(Individual Typology Angle,ITA),例如L*a*b*色度系统。ITA被用来测量被测量部位的皮肤黑色素沉着和参数。本领域已研发了皮肤色度计,皮肤色度计的一个实例为由Konica-Minolta所制造的CM-2300D皮肤色度计,其被示例性地用于本申请的实施例中,并且可产生计算ITA的数据L和b。应理解,也可使用基于其它原理的皮肤色度测量法,只要针对各种身体部位可产生皮肤色度测量法的测量值。当使用其他的皮肤色度测量法系统时,Vf和Vh可用除了度数外的单位表示。
诸如年龄、性别、体重(BW)、身高(SH)的因子可从个体中直接地确定。身体活动水平(PAL)对本领域技术人员来说是熟知的,并且可被容易地测量出。可通过食物频率问卷调查估计出每日膳食Vit-D摄入量(Dvd)和每日膳食钙摄入量(Dca)。应理解,上述因子可用不同的单位表示,并且只要各个因子的单位在个体之间是一致的,上述函数就能工作。
在上述因子之中,性别和所在季节(即当获得皮肤色度测量法的测量值时的季节)为两个不用值表示的因子。因此,为了产生函数,这两个因子可被差异性地指定为预设值。
在一些实施方案中,在季节因子中,夏季被指定为值“1”,冬季被指定为值“2”。应理解,在一些实施方案中,当仅考虑两个季节(例如夏季和冬季)时,逻辑回归模型可被应用于同一逻辑回归模型内的两个被考虑的季节。也应理解,在一些实施方案中,当考虑多于两个季节时,逻辑回归模型可用亚族分析评估,即每个季节每次一个。在这种情况下,多于两个季节时逻辑回归模型依然是令人满意的。因为对于每个季节,本领域技术人员可具有不同的逻辑回归公式用于预测Vit-D状态。
在一些实施方案中,在性别因子中,男性被指定为值“1”,女性被指定为值“2”。应理解,也可使用其他指定的预设值。
也应理解,除了Vf和Vh必须被包括在因子中外,本领域技术人员可根据实际需求和状态在其他因子中做出选择。
上述方法的实施逻辑回归分析包括通过使用Vit-D状态(“0”或“1”)作为因变量以及上述因子或上述因子的转化形式作为自变量实施逻辑回归分析,从而获得具有用于每个自变量的回归系数的函数。逻辑回归模型常被用于统计学领域,并且对本领域技术人员来说是熟知的。可容易地找到逻辑回归分析的一般指南,例如http://en.wikipedia.org/ wiki/Logistic_regression,或Y H Chan,“Biostatistics 202:Logistic regressionanalysis,Singapore Med J 2004Vol45(4):149”,将其通过引用整体并入本文。
简单地说,逻辑回归是分析如何通过一系列自变量预测因变量。在本申请的实施方案中,因变量为二分变量,即Vit-D状态为1=Vit-D不足,0=Vit-D充足。例如,逻辑等式可具有以下形式:
其中α为常数项,
βi为自变量xi的回归系数,
xi代表各个自变量,
k代表自变量的总数目,
Pred为根据Pred的预设截取阈值用于确定Vit-D不足或Vit-D充足的筛选结果所使用的预测概率。
上述函数可被转化为:
可通过多种计算机程序进行逻辑回归分析,计算机程序的一个实例为SPSS软件,其被示例性地用于本申请的实施例中。
一旦建立函数,通过引入来自待筛选个体的因子,从而产生Pred并且比较计算出的Pred与Pred的预设截取阈值,该函数可被用来筛选Vit-D不足。
可根据来自逻辑回归分析的结果进行适当的Pred的预设截取阈值的确定。例如,从逻辑回归分析中,可产生每个截取阈值的灵敏性和特异性。因此,本领域技术人员可考虑理想的灵敏性和特异性(尽可能地高),同时在灵敏性和特异性之间做出适当平衡,并且然后确定用于各个方案的Pred的预设截取阈值。实施例中展示了示例性的确定Pred的预设截取阈值。在一些实施方案中,Pred的预设截取阈值为约0.61。
在一些实施方案中,目标群体为香港的青少年群体,并且获得的函数为:
Loge(Pred/(1-Pred))=0.072(Vh)–0.095(Vf)–0.09(季节)–0.297(性别)–0.005(BW/SH2)–0.29(年龄)+8.055。
在一些实施方案中,目标群体为每日膳食Vit-D摄入量≤400IU/天的香港女性青少年群体,并且获得的函数为:
Loge(Pred/(1-Pred))=0.131(Vh)–0.162(Vf)–0.293(季节)–0.104(BW/SH2)–0.358(年龄)+12.997。
在一些实施方案中,目标群体为香港的青少年群体,并且获得的函数为:
Loge(Pred/(1-Pred))=0.057(Vh)–0.087(Vf)–0.22(季节)–0.015(性别)+0.007(BW)–0.034(SH)–0.203(年龄)–0.6(PAL)+13.388。
在本文所公开的第二方面中,提供用于筛选个体中维生素D(Vit-D)不足的方法,其包括以下步骤:
提供按照第一方面所述的方法的用于筛选所述个体来自的群体中维生素D(Vit-D)不足的函数,
获得所述个体的所述函数中所定义的一组因子,
将所述一组因子引入所述函数,从而获得Pred,并且
比较所述计算出的Pred与Pred的预设截取阈值,其中所述计算出的Pred≥所述Pred的预设截取阈值指示Vit-D不足,所述计算出的Pred<所述Pred的预设截取阈值指示Vit-D充足。
应理解,上述筛选方法的提供用于筛选维生素D(Vit-D)不足的函数包括使用用于筛选个体来自的群体中维生素D(Vit-D)不足的已建立的函数。在一些实施方案中,当不存在现成可使用的用于筛选个体来自的群体中维生素D(Vit-D)不足的函数时,提供函数包括根据第一方面所描述的方法建立相应的函数。
用于获得个体的一组因子的方法可基本上与第一方面所描述的过程相同。
引入步骤涉及将从获得的一组因子引入函数中,从而通过计算产生Pred。引入过程可易被本领域技术人员理解。
比较步骤包括如第一方面所描述的比较计算出的Pred与Pred的预设截取阈值,并且然后产生筛选结果。
在本文所公开的第三方面中,提供用于筛选个体中维生素D(Vit-D)不足的装置,其包括:
测量模块,其被配置用于基于皮肤色度测量法来测量和记录个体构成性皮肤黑色素沉着测量值(Vf)和继发性皮肤黑色素沉着测量值(Vh),其中在所述个体的足的足背区域、内侧或足底,或足后跟处测量Vf,以及在所述个体的手的背部,手指、拇指或手腕处测量Vh,
输入模块,其被配置用于记录所述个体的年龄、所在季节、性别、体重(BW)、身高(SH)、身体活动水平(PAL)、每日膳食Vit-D摄入量(Dvd)和每日膳食钙摄入量(Dca),或上述因子的转化形式中的一项或多项或全部,其中年龄、BW、SH、PAL、Dvd或Dca从所述个体确定,季节被差异性地指定为预设值,男性和女性被差异性地指定为预设值,和
处理模块,其被配置用于运行按照第一方面所述的方法的用于筛选所述个体来自的群体中维生素D(Vit-D)不足的函数,并且计算Pred。
在一些实施方案中,所述装置还包括比较模块,其被配置用于比较所述计算出的Pred与Pred的预设截取阈值,其中所述计算出的Pred≥所述Pred的预设截取阈值指示Vit-D不足,所述计算出的Pred<所述Pred的预设截取阈值指示Vit-D充足。
通过皮肤色度计可进行测量模块的运作。在一些实施方案中,测量模块的工作是基于个体类型角(ITA)测量,例如L*a*b*色度系统,如在本申请的实施例中所展示。
输入模块被配置用于记录除Vf和Vh之外的混杂因子。
处理模块被配置用于运行根据第一方面所描述的方法的函数,将通过测量模块测量和记录的Vf和Vh以及通过输入模块记录的因子引入函数中,并且计算Pred。在一些实施方案中,处理模块包括存储子模块,所述存储子模块被配置用于存储已建立的用于筛选不同群体中Vit-D不足的函数。在一些实施方案中,处理模块包括配置用于存储由使用者所输入的函数的输入子模块。
应理解,比较模块是任选的,因为本领域技术人员通过比较计算出的Pred与Pred的预设截取阈值即可进行比较过程。在一些实施方案中,比较模块被整合进处理模块中。
在一些实施方案中,全部模块被合并入皮肤色度测量系统中,例如皮肤色度计。在该种情况下,可对皮肤色度计的制造过程进行改动来制造本装置。
在本文所公开的第四方面中,提供计算机产品,其包含计算机可读介质,所述计算机可读介质存储用于执行第一和/或第二方面所述方法的多个指令。
实施例
提供下面的实施例仅出于说明的目的,并不意图对本文所描述的各项发明做出任何限制。
材料和方法:
这是一项观察性研究,使用分层群集随机抽样,以中学生作为群集,并且根据香港的群体分布招募个体。通过当地学校管理人员下发的书信邀请个体,并且根据以下的标准实施招募:
入选标准:
招募无已知的影响生长、钙或Vit-D代谢的慢性疾病的12至16岁的中国人。具体而言,他们被执业医生进行身体评估以排除医学病症。
排除标准:
1.患有已知影响骨代谢的任何医学病况的个体,如遗传疾病、染色体缺陷、自身免疫失调,包括甲状旁腺和甲状腺疾病的内分泌紊乱、急性或慢性的肾脏或肝脏疾病、恶性肿瘤或任何废用性疾病。
2.曾接受影响骨代谢的治疗(如二磷酸盐和类固醇)的个体。
3.吸烟者或饮酒者。
根据欧洲的功能性食品科学的欧洲委员会一致行动概念框架(EuropeanCommission Concerted Action on Functional Food Science)(14)评价Vit-D状态,并且检查Vit-D状态的生物指示物,即,25(OH)Vit-D。当25(OH)Vit-D≤50nmol/L时,诊断Vit D不足(1,15)。
在研究开始之前,从联合CUHK-NTEC临床研究伦理委员会(CREC,本医院的IRB)获得伦理批准。与个体进行初始会面以解释本研究。充分地解释需要进行的测试。回答来自个体和他们的监护人的问题直到他们满意。在他们的监护人的陪伴下签订书面知情同意书。
调查和测量:
1.皮肤色度测量法
通过分光光度计CM-2300d(Konica-Minolta)测量个体构成性和继发性肤色。该仪器测量可见光波长谱360-740nm处的皮肤的光反射率,并且根据国际照明委员会推荐的L*a*b*系统报道数据,其中,较高的L*值代表较浅的(或较亮的)皮肤,其含有较少的吸收UV的黑色素(16,17)。用根据以下的公式所计算出的单参数(个体类型角(ITA,用度数表示))表示的L*相对于b*的相关性最好地定量评估皮肤色素沉着:
ITA=[Tan-1((L-50)/b)]x 180/π
使用ITA将肤色分类为十分浅色的皮肤>55>浅色的>41>中间的>28>棕褐色的>10>棕色的>-30>深色的(12,18)。
评估三个个体构成性和三个继发性皮肤位置以确定用于筛选Vit-D不足的最好的位置,即:
对于个体构成性肤色:
a.优势臂和非优势臂的内部区域(上部和中部三分之一之间)
b.优势腿和非优势腿的中腹股沟位点(髂前上棘和耻骨结节之间的中间位点)
c.优势足和非优势足的足背区域(足背区域的中间位点)
对于继发性肤色:
a.右脸颊和左脸颊(颧骨部位最突出的区域)
b.优势臂和非优势臂的外前臂(前臂旋后,近侧和相邻四分之一之间的外侧大部分)
c.优势手和非优势手的背部(虎口空间的背部,避免任何下面的血管)
进行肤色测量的评估者对个体的Vit-D状态是不了解的。
2.血清25(OH)Vit-D分析:
血清25(OH)Vit-D是Vit-D状态的主要决定因子(19)。在皮肤色度测量的当天取非空腹的血液,并且使用液相色谱法串联质谱(LCTMS)的金标准进行分析,方法细节按照之前的描述(20,21)。定量限为10nmol/L,并且线性度为至多750nmol/L。
3.食物频率问卷调查:
习惯性膳食摄入的评估基于回顾性的评价手段。使用基于1995年香港的成人膳食调查中所获得的数据(22)而修改的食物频率问卷(FFQ)。FFQ已经用基础代谢率的计算以及24-小时钠/肌酸酐和钾/肌酸酐的分析验证(23)。个体被询问有关他们在过去的12个月内对食物列表的日常频率和消耗。列出标准的食物份量,并且提供食物相册以帮助评价。基于来自中国的食物组分表(24)和市场上常见的可获得的Vit-D补充物(25)增加一些当地食物的组分,通过食物处理器营养分析和健康软件版本7.9(Esha Research,Salem,USA)计算包括维生素D和钙的每营养摄入。
4.人体测量和腿优势性的评价
用标准的视距测量技术测量包括体重和身高的人体测量参数。计算体重指数(BMI=体重/身高2,用kg/m2表示)。通过询问个体指出哪条腿将被用来踢置于个体前的球来确定优势腿。踢球的腿被认为是优势腿(25,26)。
统计分析:
检验数据离散的正态性。对于正态分布的数据,数值数据被表示为平均值±标准差。如果不是的话,它们被表示为中位数(四分位差)。多元线性回归模型被用来评估作为因变量的25(OH)Vit-D水平和每次一个皮肤位置的继发性和个体构成性的肤色之间的相关性的强度,并用来自季节、性别、身高体重指数(BMI)和年龄(27)的混杂因子进行控制。选择给出最高R-平方的最佳相关性的个体构成性和继发性皮肤位置用于进一步分析。逻辑回归分析被用来找出预测Vit-D不足的预后因子(28)。Hosmer和Lemeshow的拟合优度统计被用于模型拟合分析(29)。绘制接受者工作特征曲线(ROC曲线)以列出回归模型的准确性(30)。从ROC曲线得到预测模型的灵敏性和特异性。用组内相关系数评估评定者间可信度(2,1)。SPSS版本20(IBM公司,NY,USA)被用于统计学分析。由双侧α水平<0.05定义显著性。
结果:
在夏季招募143名青少年(98名男性,45名女性)以及在冬季招募97名(55名男性和42名女性)。平均年龄为14.5±1.16岁。平均血清25(OH)Vit-D水平为43.4±13.8nmol/l。中位数的膳食Vit-D摄入量为143(四分位差=185)IU/天。在表1中描述了招募个体的人口统计学和人体测量数据的详细信息。
表2中描述了通过组内相关系数(ICC)所评价的评定者间可信度和不同皮肤位置处的ITA测量的变异系数的百分比(CV%)的精确度。ICC范围为0.802-0.975。不同位置的CV%范围为1.51%-5.86%,除了优势臂和非优势臂的外前臂分别为8.77%和15.92%。
表3中描述了不同皮肤位置的ITA数据。女性的ITA比男性的高,指示在所有的皮肤位置处,女性的肤色明显浅于男性(p<0.001)。
多元线性回归被用来评估血清25(OH)Vit-D水平和不同皮肤位置处的ITA之间相关性的强度,每次分析一个位置。结果显示:最显著的个体构成性和继发性皮肤位置分别为非优势足的足背(p=0.021)和非优势手的背部(p=0.008)(表4)。为了获得预测等式,将两个位置处的ITA(即ITA[ND足背]和ITA[ND手背])带入具有其他混杂因子(即季节(夏季或冬季)、性别(男性或女性)、BMI(kg/m2)和年龄(以年计))的逻辑回归模型用于进一步的分析。结果显示:ITA[ND足背](p=0.001)和ITA[ND手背](p<0.001)是显著的,并且用于预测Vit-D不足的独立因子和最终的预测公式(F-VDI)如下:
Logit Pred=Log(Pred/(1-Pred))=0.072(ITA[ND手背])–0.095(ITA[ND足背])–0.09(季节)–0.297(性别)–0.005(BMI)–0.29(年龄)+8.055(其中Pred为预测概率)
Hosmer和Lemeshow检验给出p值0.697,指示模型的拟合优度。从逻辑回归分析中,产生如图2所显示的ROC曲线。
分析期间,计算表(参见下面)显示的每个截取阈值的灵敏性和(1-特异性)。
检验结果变量:预测概率
曲线(AUC)下的面积为0.70(95%CI:0.63-0.78),其显示在预测概率截取值为0.61时、具有灵敏性0.80和特异性0.48的满意精度(参见表中下划线部分)。表5中总结了整体的筛选测试结果。阳性预测值为77.9%,阴性预测值为51.5%。
对每日膳食Vit-D摄入少于400IU的女性的亚族分析显示预测模型具有甚至更好的ROC曲线(AUC 0.80(95%CI:0.69-0.91,图3),在预测概率截取值0.74时具有灵敏性0.81和特异性0.71。
作为本文公开的实施例的总结,我们首先比较六个继发性皮肤位置和六个个体构成性皮肤位置关于它们与血清25(OH)Vit-D水平的相关性的强度(表4),然后评估它们在预测Vit-D不足中的作用。结果显示:与血清25(OH)Vit-D水平相关性最强的位置在非优势足的足背(用于个体构成性皮肤位置)和非优势手的背部(用于继发性皮肤位置)。它们各自测量值的CV%为2.31%和2.71%,其指示测量的满意精度。关于这些理想的特征以及据我们所了解的知识,之前没有报道涉及非优势足的足背和非优势手的背部的皮肤色度测量。此外,本研究指示,与血清25(OH)Vit-D相关性对内臂,脸和外前臂的测量没有达到统计学显著性,并且值得注意的是,外前臂测量的CV%为877%(优势侧)和15.92%(非优势侧),其指示测量的次优精度,对此的解释应该要谨慎。因此,除了涉及皮肤色度测量法的临床应用或研究性学习所需的其他位置之外,包括足的足背区域和手的背部是可取的。
考虑到与25(OH)Vit-D的统计学显著相关性和测量的满意精度,对非优势足的足背(ITA[ND足背])和非优势手的背部(ITA[ND手背])处的ITA用逻辑回归模型进一步分析,用于评价它们在预测Vit-D不足中的作用。结果显示:ITA[ND足背]和ITA[ND手背]均为Vit-D不足的显著的和独立的预测因子(分别为p=0.001和p<0.001)。将ITA[ND足背],ITA[ND手背]和包括季节、性别、身高体重指数(BMI)和年龄的其他生理因子合并获得预测的公式,即F-VDI。如图2中所示的ROC曲线显示曲线的面积(AUC)0.70(95%CI:0.63-0.78),其指示在预测概率截取值0.61时、具有灵敏性0.80和特异性0.48的满意精度。
膳食摄入为Vit-D的来源之一。有趣的是,我们注意到对仅限于每天膳食Vit-D摄入少于400IU的女性进行亚族分析时,获得甚至更好的ROC曲线。AUC为0.80(95%CI:0.69-0.91,图3),在预测概率截取值0.74下具有灵敏性0.81和特异性0.71。所述获得的预测等式为:
Loge(Pred/(1-Pred))=0.131(Vh)–0.162(Vf)–0.293(季节)–0.104(BW/SH2)–0.358(年龄)+12.997。
因此,本申请的发明人首次利用皮肤色度测量法来筛选维生素D不足。操作过程可以包括用皮肤色度测量系统分别在非优势足的足背和非优势手的背部处测量个体构成性和继发性皮肤黑色素沉着。如果发生妨碍正确测量的覆盖的皮肤损伤或突出的静脉,可测量邻近的皮肤,即足的内侧和足底以及足后跟,和手的背部(包括手指和拇指)。使用合并了ITA[ND足背]、ITA[ND手背]、季节、性别、身高体重指数(BMI)和年龄的公式F-VDI计算预测概率。然后预测概率被用来根据预设的截取阈值预测Vit-D不足。一旦Vit-D不足为筛选阳性的,可根据各个情况考虑进一步的证实调查。
本文公开的实施例中所招募的个体为中国的青少年并且用一种具体型号的色度计进行调查研究。皮肤的色度特性和它的色度测量法可随不同年龄组和不同种族背景的不同目标群体变化,因此影响F-VDI中所示的回归系数。当新的目标群体在研究中时,应该考虑再确认随着F-VDI的回归系数微调的F-VDI。同样地,当利用新型号的皮肤色度测量系统时,应该考虑类似的再确认。此外,具有较大样本大小的进一步研究将对允许包含包括膳食Vit-D摄入量和膳食钙摄入量的其他生理参数用于使用皮肤色度测量法的原理进一步优化Vit-D不足的筛选结果是重要的。
本申请证实了本文提供的皮肤色度测量法可用于筛选Vit-D不足。测量期间,包括季节、性别、BMI和年龄的所需信息可容易地获得,几秒内可在足的足背和手的背部处快速地测量ITA,从而可获得指示Vit-D不足的可能性的结果,因此根据个体情况判断进一步的证实调查。随着这种可靠的和可负担的起的Vit-D不足的筛选工具的宣传,可实现个体意识和在Vit-D不足状态的无症状阶段早期检测,因此帮助处理普通人群的Vit-D不足的流行病学问题。
表1:两种性别的人口统计学、人体测量和血清25(OH)Vit-D数据
表2:不同皮肤位置处的ITA测量的评定者间可信度和CV%**精度
*:组内相关系数(2,1)被用于分析
**:CV%指变异系数的百分比
表3:男性和女性的皮肤色度测量法的测量(ITA)
*:p值来自使用独立样本t-检验进行男性和女性之间的比较
**:p<0.001
表4:用于初始ITA参数筛选的多元线性回归分析
*:p<0.05
因变量:血清25(OH)Vit-D
自变量:季节、性别、BMI、年龄、ITA
R2:多重确定系数
表5:假设预测概率截取阈值0.61的筛选测试结果
将本申请中提及的全部专利、专利申请和非专利出版物通过引用的方式整体并入本文。
通过上文应当理解,尽管出于说明的目的在本文中描述了本申请的具体实施方案,但是本领域技术人员在不脱离附加的权利要求的精神和范围的条件下能够作出不同的改动或变化。
参考文献
1.Institute of Medicine.Edtion ed.In:Ross AC,Taylor CL,Yaktine AL,DelValle HB,eds.Dietary Reference Intakes for Calcium and Vitamin D.Washington(DC),2011.
2.Hilger J,Friedel A,Herr R,Rausch T,Roos F,Wahl DA,Pierroz DD,WeberP,Hoffmann K.A systematic review of vitamin D status in populationsworldwide.The British journal of nutrition 2014;111(1):23-45.doi:10.1017/S0007114513001840.
3.Hossein-nezhad A,Holick MF.Vitamin D for health:a globalperspective.Mayo Clinic proceedings 2013;88(7):720-55.doi:10.1016/j.mayocp.2013.05.011.
4.Millen AE,Wactawski-Wende J,Pettinger M,Melamed ML,Tylavsky FA,LiuS,Robbins J,LaCroix AZ,LeBoff MS,Jackson RD.Predictors of serum25-hydroxyvitamin D concentrations among postmenopausal women:the Women's HealthInitiative Calcium plus Vitamin D clinical trial.Am J Clin Nutr2010;91(5):1324-35.doi:10.3945/ajcn.2009.28908.
5.McCarty CA.Sunlight exposure assessment:can we accurately assessvitamin D exposure from sunlight questionnaires?Am J Clin Nutr 2008;87(4):1097S-101S.
6.Millen AE,Bodnar LM.Vitamin D assessment in population-basedstudies:a review of the issues.Am J Clin Nutr 2008;87(4):1102S-5S.
7.Webb A.Measuring UV radiation:a discussion of dosimeter properties,uses and limitations.Journal of Photochemistry and Photobiology B:Biology1995;31(1-2):9-13.
8.Sohl E,Heymans MW,de Jongh RT,den Heijer M,Visser M,Merlijn T,LipsP,van Schoor NM.Prediction of vitamin D deficiency by simple patientcharacteristics.Am J Clin Nutr 2014;99(5):1089-95.doi:10.3945/ajcn.113.076430.
9.Tran B,Armstrong BK,McGeechan K,Ebeling PR,English DR,Kimlin MG,Lucas R,van der Pols JC,Venn A,Gebski V,et al.Predicting vitamin D deficiencyin older Australian adults.Clinical endocrinology 2013;79(5):631-40.doi:10.1111/cen.12203.
10.Bjorn Jensen C,Thorne-Lyman AL,Vadgard Hansen L,Strom M,OdgaardNielsen N,Cohen A,Olsen SF.Development and validation of a vitamin D statusprediction model in Danish pregnant women:a study of the Danish NationalBirth Cohort.PloS one 2013;8(1):e53059.doi:10.1371/journal.pone.0053059.
11.Bertrand KA,Giovannucci E,Liu Y,Malspeis S,Eliassen AH,Wu K,HolmesMD,Laden F,Feskanich D.Determinants of plasma 25-hydroxyvitamin D anddevelopment of prediction models in three US cohorts.The British journal ofnutrition2012;108(10):1889-96.doi:10.1017/S0007114511007409.
12.Rockell JE,Skeaff CM,Williams SM,Green TJ.Association betweenquantitative measures of skin color and plasma 25-hydroxyvitamin D.OsteoporosInt2008;19(11):1639-42.doi:10.1007/s00198-008-0620-4.
13.Palermo NE,Holick MF.Vitamin D,bone health,and other healthbenefits in pediatric patients.Journal of pediatric rehabilitation medicine2014;7(2):179-92.doi:10.3233/PRM-140287.
14.Scientific concepts of functional foods in Europe.Consensusdocument.Br J Nutr 1999;81 Suppl 1:S1-27.
15.Need AG.Bone resorption markers in vitamin D insufficiency.Clinicachimica acta;international journal of clinical chemistry 2006;368(1-2):48-52.
16.Taylor S,Westerhof W,Im S,Lim J.Noninvasive techniques for theevaluation of skin color.J Am Acad Dermatol 2006;54(5 Suppl 2):S282-90.doi:10.1016/j.jaad.2005.12.041.
17.Pierard GE.EEMCO guidance for the assessment of skin colour.J EurAcad Dermatol Venereol 1998;10(1):1-11.
18.Del Bino S,Sok J,Bessac E,Bernerd F.Relationship between skinresponse to ultraviolet exposure and skin color type.Pigment Cell Res 2006;19(6):606-14.doi:10.1111/j.1600-0749.2006.00338.x.
19.Holick MF.Optimal vitamin d status for the prevention andtreatment of osteoporosis.Drugs&aging 2007;24(12):1017-29.
20.Roth HJ,Schmidt-Gayk H,Weber H,Niederau C.Accuracy and clinicalimplications of seven 25-hydroxyvitamin D methods compared with liquidchromatography-tandem mass spectrometry as a reference.Annals of clinicalbiochemistry 2008;45(Pt 2):153-9.
21.Ong L,Saw S,Sahabdeen NB,Tey KT,Ho CS,Sethi SK.Current25-hydroxyvitamin D assays:do they pass the test?Clinica chimica acta;international journal of clinical chemistry 2012;413(13-14):1127-34.doi:10.1016/j.cca.2012.03.009.
22.Leung SSF,Ho SC,Woo J,Lam TH,Janus ED.Hong Kong Adult DietarySurvey 1995.Hong Kong:Department of Paediatrics,The Chinese University ofHong Kong,1997.
23.Woo J,Leung SSF,Ho SC,Lam TH,Janus ED.A food frequencyquestionnaire for use in the Chinese population in Hong Kong:Description andexamination of validity.Nutr Res 1997;17:1633-41.
24.Institute of Nutrition and Food Safety.China FoodComposition.People's Republic of China:Peking University Medical Press,2002.
25.Lam TP,Ng BK,Cheung LW,Lee KM,Qin L,Cheng JC.Effect of whole bodyvibration(WBV)therapy on bone density and bone quality in osteopenic girlswith adolescent idiopathic scoliosis:a randomized,controlled trial.OsteoporosInt2013;24(5):1623-36.doi:10.1007/s00198-012-2144-1.
26.Alonso AC,Brech GC,Bourquin AM,Greve JM.The influence of lower-limb dominance on postural balance.Sao Paulo Med J 2011;129(6):410-3.doi:S1516-31802011000600007[pii].
27.Prentice A.Vitamin D deficiency:a global perspective.Nutr Rev2008;66(10Suppl 2):S153-64.doi:10.1111/j.1753-4887.2008.00100.x.
28.Hosmer DW,Lemeshow S.Applied Logistic Regression.New York Wiley,2000.
29.Hosmer DW,Hosmer T,Le Cessie S,Lemeshow S.A comparison ofgoodness-of-fit tests for the logistic regression model.Statistics inmedicine1997;16(9):965-80.
30.Metz CE.Basic principles of ROC analysis.Seminars in nuclearmedicine1978;8(4):283-98.
31.Thieden E,Philipsen PA,Wulf HC.Ultraviolet radiation exposurepattern in winter compared with summer based on time-stamped personaldosimeter readings.Br J Dermatol 2006;154(1):133-8.doi:10.1111/j.1365-2133.2005.06961.x.
32.Seckmeyer G,Klingebiel M,Riechelmann S,Lohse I,McKenzie RL,LileyJB,Allen MW,Siani AM,Casale GR.A critical assessment of two types of personalUV dosimeters.Photochem Photobiol 2012;88(1):215-22.doi:10.1111/j.1751-1097.2011.01018.x.
33.Osborne DL,Weaver CM,McAbe LD,McCabe GM,Novotny R,Boushey C,Savaiano DA.Tanning predicts bone mass but not structure in adolescentfemales living in Hawaii.American journal of human biology:the officialjournal of the Human Biology Council 2011;23(4):470-8.doi:10.1002/ajhb.21158.
34.Macdonald HM,Mavroeidi A,Aucott LA,Diffey BL,Fraser WD,Ormerod AD,Reid DM.Skin color change in Caucasian postmenopausal women predicts summer-winter change in 25-hydroxyvitamin D:findings from the ANSAViD cohort study.JClin Endocrinol Metab 2011;96(6):1677-86.doi:10.1210/jc.2010-2032.
35.Prentice A.Vitamin D deficiency:a global perspective.Nutr Rev2008;66(10Suppl 2):S153-64.doi:10.1111/j.1753-4887.2008.00100.x.
36.Sohl E,Heymans MW,de Jongh RT,den Heijer M,Visser M,Merlijn T,LipsP,van Schoor NM.Prediction of vitamin D deficiency by simple patientcharacteristics.Am J Clin Nutr 2014;99(5):1089-95.doi:10.3945/ajcn.113.076430.
37.Tran B,Armstrong BK,McGeechan K,Ebeling PR,English DR,Kimlin MG,Lucas R,van der Pols JC,Venn A,Gebski V,et al.Predicting vitamin D deficiencyin older Australian adults.Clinical endocrinology 2013;79(5):631-40.doi:10.1111/cen.12203.
38.Bjorn Jensen C,Thorne-Lyman AL,Vadgard Hansen L,Strom M,OdgaardNielsen N,Cohen A,Olsen SF.Development and validation of a vitamin D statusprediction model in Danish pregnant women:a study of the Danish NationalBirth Cohort.PloS one 2013;8(1):e53059.doi:10.1371/journal.pone.0053059.
39.Bertrand KA,Giovannucci E,Liu Y,Malspeis S,Eliassen AH,Wu K,HolmesMD,Laden F,Feskanich D.Determinants of plasma 25-hydroxyvitamin D anddevelopment of prediction models in three US cohorts.The British journal ofnutrition2012;108(10):1889-96.doi:10.1017/S0007114511007409.
40.Millen AE,Wactawski-Wende J,Pettinger M,Melamed ML,Tylavsky FA,LiuS,Robbins J,LaCroix AZ,LeBoff MS,Jackson RD.Predictors of serum25-hydroxyvitamin D concentrations among postmenopausal women:the Women's HealthInitiative Calcium plus Vitamin D clinical trial.Am J Clin Nutr2010;91(5):1324-35.doi:10.3945/ajcn.2009.28908.
41.Lips P,van Schoor NM,de Jongh RT.Diet,sun,and lifestyle asdeterminants of vitamin D status.Annals of the New York Academy of Sciences2014.doi:10.1111/nyas.12443.
Claims (21)
1.建立用于筛选目标群体中维生素D(Vit-D)不足的方法的方法,其包括以下步骤:
通过测量血清25(OH)Vit-D的水平确定所述群体的个体队列的Vit-D状态,其中血清25(OH)Vit-D水平≤50nmol/L指示Vit-D不足,血清25(OH)Vit-D水平>50nmol/L指示Vit-D充足,并且其中Vit-D不足的状态被指定为值“1”,而Vit-D充足的状态被指定为值“0”;
获得一组因子,包括各个个体构成性皮肤黑色素沉着测量值Vf和继发性皮肤黑色素沉着测量值Vh,以及选自以下的参数:各个个体的年龄、所在季节、性别、体重BW、身高SH、身体活动水平PAL、每日膳食Vit-D摄入量Dvd、每日膳食钙摄入量Dca,或以上参数的任意组合,或上述参数的转化形式,其中使用皮肤色度测量法在所述各个个体的足的足背区域、足内侧或足底,或足后跟处测量Vf,使用皮肤色度测量法在所述各个个体的手的背部、手指或手腕处测量Vh,年龄、BW、SH、PAL、Dvd或Dca从各个个体确定,所在季节被差异性地指定为预设值,性别被差异性地指定为预设值,和
通过使用Vit-D状态作为因变量,上述一组因子作为自变量来实施逻辑回归分析,从而获得如下所示的具有每个所述自变量的回归系数的函数:
其中α为常数项,
βi为自变量xi的回归系数,
xi代表各个自变量,
k代表所述自变量的总数目,
Pred为根据Pred的预设截取阈值用于确定Vit-D不足或Vit-D充足的筛选结果的预测概率。
2.如权利要求1所述的方法,其中使用皮肤色度测量法在所述各个个体的拇指处测量Vh。
3.如权利要求1所述的方法,其中使用基于皮肤色度测量系统的个体类型角ITA测量Vf和/或Vh。
4.如权利要求3所述的方法,其中使用L*a*b*色度系统测量Vf和/或Vh。
5.如权利要求1所述的方法,其中在季节因子中,夏季被指定为值“1”,冬季被指定为值“2”,和/或在性别因子中,男性被指定为值“1”,女性被指定为值“2”。
6.如权利要求1-5中任一项所述的方法,其中所述目标群体为亚洲人群体。
7.如权利要求1-5中任一项所述的方法,其中所述目标群体为中国人群体。
8.如权利要求1-5中任一项所述的方法,其中所述目标群体为香港青少年群体,并且所获得的函数为:
Loge(Pred/(1-Pred))=0.072(Vh)–0.095(Vf)–0.09(季节)–0.297(性别)–0.005(BW/SH2)–0.29(年龄)+8.055。
9.如权利要求1-5中任一项所述的方法,其中所述目标群体为每日膳食Vit-D摄入量≤400IU/天的香港女性青少年群体,并且所获得的函数为:
Loge(Pred/(1-Pred))=0.131(Vh)–0.162(Vf)–0.293(季节)–0.104(BW/SH2)–0.358(年龄)+12.997。
10.如权利要求1-5中任一项所述的方法,其中所述目标群体为香港青少年群体,并且所获得的函数为:
Loge(Pred/(1-Pred))=0.057(Vh)–0.087(Vf)–0.22(季节)–0.015(性别)+0.007(BW)–0.034(SH)–0.203(年龄)–0.6(PAL)+13.388。
11.如权利要求1所述的方法,其中所述Pred的预设截取阈值为0.61。
12.筛选个体中维生素D(Vit-D)不足的方法,其包括以下步骤:
提供按照权利要求1-11中任一项所述的方法的用于筛选所述个体来自的群体中维生素D(Vit-D)不足的函数,
获得所述函数中所定义的所述个体的一组因子,
将所述一组因子引入所述函数,从而计算出Pred,以及
比较所述计算出的Pred与Pred的预设截取阈值,其中所述计算出的Pred≥所述Pred的预设截取阈值指示Vit-D不足,所述计算出的Pred<所述Pred的预设截取阈值指示Vit-D充足。
13.如权利要求12所述的方法,其中提供用于筛选维生素D(Vit-D)不足的函数包括按照权利要求1-11中任一项所述的方法,建立用于筛选所述个体来自的群体中维生素D(Vit-D)不足的函数。
14.用于筛选个体中维生素D(Vit-D)不足的装置,其包括:
测量模块,其被配置用于基于皮肤色度测量法来测量和记录所述个体构成性皮肤黑色素沉着测量值Vf和继发性皮肤黑色素沉着测量值Vh,其中在所述个体的足的足背区域、足内侧或足底,或足后跟处测量Vf,以及在所述个体的手的背部,手指或手腕处测量Vh,
输入模块,其被配置用于记录选自以下的参数:所述个体的年龄、所在季节、性别、体重BW、身高SH、身体活动水平PAL、每日膳食Vit-D摄入量Dvd和每日膳食钙摄入量Dca,或以上参数的任意组合,或上述参数的转化形式,其中年龄、BW、SH、PAL、Dvd或Dca从所述个体确定,所在季节被差异性地指定为预设值,男性和女性被差异性地指定为预设值,和
处理模块,其被配置用于运行按照权利要求1-11中任一项所述的方法的用于筛选所述个体来自的群体中维生素D(Vit-D)不足的函数,并且计算Pred。
15.如权利要求14所述的装置,其中在所述个体的拇指处测量Vh。
16.如权利要求14所述的装置,还包括比较模块,其被配置用于比较所述计算出的Pred与Pred的预设截取阈值,其中所述计算出的Pred≥所述Pred的预设截取阈值指示Vit-D不足,所述计算出的Pred<所述Pred的预设截取阈值指示Vit-D充足。
17.如权利要求14所述的装置,其中所述测量模块基于个体类型角ITA测量工作。
18.如权利要求17所述的装置,其中所述测量模块基于L*a*b*色度系统。
19.如权利要求14-18中任一项所述的装置,其中全部所述模块被合并入皮肤色度测量系统。
20.如权利要求19所述的装置,其中皮肤色度测量系统为皮肤色度计。
21.计算机可读介质,所述计算机可读介质存储用于执行权利要求1-13中任一项所述方法的多个指令。
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Citations (2)
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---|---|---|---|---|
CN101668532A (zh) * | 2007-04-25 | 2010-03-10 | 赛特克罗公司 | 治疗维生素d不足和缺乏的方法 |
CN102334122A (zh) * | 2009-02-26 | 2012-01-25 | 昂热大学 | 肝纤维化或肝硬化的改进诊断 |
Family Cites Families (1)
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---|---|---|---|---|
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-
2015
- 2015-11-05 CN CN201510745154.8A patent/CN105581777B/zh active Active
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Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101668532A (zh) * | 2007-04-25 | 2010-03-10 | 赛特克罗公司 | 治疗维生素d不足和缺乏的方法 |
CN102334122A (zh) * | 2009-02-26 | 2012-01-25 | 昂热大学 | 肝纤维化或肝硬化的改进诊断 |
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---|---|
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