Rapid Normalization of Vitamin D Levels: A Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Vitamin D deficiency may represent a modifiable risk factor to improve outcome in severe illness. The efficacy of high-dose regimens in rapid normalization of vitamin D levels is uncertain. METHODS: We conducted a systematic review of pediatric clinical trials administering high-dose vitamin D to evaluate 25-hydroxyvitamin D (25[OH]D) response and characteristics associated with final 25(OH)D levels by using Medline, Embase, and the Cochrane Central Register of Controlled Trials, including reference lists of systematic reviews and eligible publications. Uncontrolled and controlled trials reporting 25(OH)D levels after high-dose (≥1000 IU) ergocalciferol or cholecalciferol were selected. Two reviewers independently extracted and verified predefined data fields. RESULTS: We identified 88 eligible full-text articles. Two of 6 studies that administered daily doses approximating the Institute of Medicine's Tolerable Upper Intake Level (1000-4000 IU) to vitamin D-deficient populations achieved group 25(OH)D levels >75 nmol/L within 1 month. Nine of 10 studies evaluating loading therapy (>50 000 IU) achieved group 25(OH)D levels >75 nmol/L. In meta-regression, baseline 25(OH)D, regimen type, dose, age, and time factors were associated with final 25(OH)D levels. Adverse event analysis identified increased hypercalcemia risk with doses >400 000 IU, but no increased hypercalcemia or hypercalciuria with loading doses <400 000 IU (or 10 000 IU/kg). Few studies in adolescents evaluated loading dose regimens >300 000 IU. CONCLUSIONS: Rapid normalization of vitamin D levels is best achieved by using loading therapy that considers disease status, baseline 25(OH)D, and age (or weight). Loading doses >300 000 IU should be avoided until trials are conducted to better evaluate risk and benefit.
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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 | 0,019 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,065 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».