Introduction.Tandis que les suppléments vitaminiques D sont en moyenne dix fois moins chers que le dosage sérique en 25-hydroxyvitamineD (25(OH)D), la supplémentation universelle n'est pas recommandée. Pour rationaliser les coûts de santé, notre objectif était de de développer et tester un outil clinique de diagnostic permettant l'identification de l'hypovitaminose D chez personnes âgées vivant à domicile.
Méthodes.1924 personnes âgées de plus de 65 ans, vivant à domicile, ne prenant pas de supplément vitaminique D, ont été recrutées dans une étude transversale. Lors de la réalisation du dosage sérique de 25(OH)D, un ensemble de variables cliniques a été répertorié grâce à un questionnaire et un examen médical standardisés. L'hypovitaminose D était définie par une concentration sérique en 25(OH)D≤75nmol/L, ≤50nmol/L et ≤25nmol/L. L'ensemble de l'échantillon a été séparé en sous-groupes test et contrôle, afin de développer, valider et tester un réseau neuronal artificiel ( Perceptron multi-couches (PMC)).
Résultats. Au total 1729 participants (89.9%) avaient une concentration sérique en 25(OH)D≤75nmol/L, 1288(66,9%) ≤50nmol/L, et 525(27,2%) ≤25nmol/L.PMC avec 16 variables cliniques était capable de diagnostiquer l' hypovitaminose D≤75nmol/L avec 96,3% de précision, une air sous la courbe (AUC)=0,938, et κ=79,3 (concordance presque parfaite). Pour le diagnostic d'hypovitaminose D≤50nmol/L et ≤25nmol/L la précision était respectivement de 81,5 / 82,5%, AUC=0.867 / 0,385 et κ=57,8 / 55,0 (concordance modérée).
Conclusion.Nous avons développé un algorithme avec 16 variables cliniques, capable de diagnostiquer l'hypovitaminose D chez les personnes âgées vivant à domicile.
Rationnal. Universal vitamin D supplementation is not desirable. The determination of serum vitamin D status remains yet much more expensive than corrective supplementation. To rationalize health costs, our objective was to develop and to test a clinical diagnostic tool for the identification of older community-dwellers with hypovitaminosis D without using a blood test.
Methods. A total of 1924 community-dwelling volunteers aged ≥65years without vitamin D supplements were recruited in this cross-sectional study. A set of clinical variables was recorded from standardized questionnaires and medical examination at the time of serum 25-hydroxyvitamin D(25OHD) measurement. Hypovitaminosis D was defined as serum 25OHD ≤75nmol/L, ≤50nmol/L or ≤25nmol/L. The whole sample was separated into training and testing subsets to design, validate and test an artificial neural network (multilayer perceptron, MLP).
Results. In total, 1729 participants (89•9%) had 25OHD≤75nmol/L, 1288(66•9%) had 25OHD≤50nmol/L, and 525(27•2%) had 25OHD≤25nmol/L. MLP using 16 clinical variables was able to diagnose hypovitaminosis D≤75nmol/L with accuracy=96•3%, area under curve(AUC)=0•938, and κ=79•3 indicating almost perfect agreement. It was also able to diagnose hypovitaminosis D≤50nmol/L with accuracy=81•5, AUC=0•867 and κ=57•8 (moderate agreement); and hypovitaminosis D≤25nmol/L with accuracy=82•5, AUC=0•385 and κ=55•0 (moderate agreement).
Conclusions. We developed an algorithm able to identify, from 16 clinical variables, older community-dwellers with hypovitaminosis.