What Is the Role of Vitamin D Supplementation in Acute Fracture Patients? A Systematic Review and Meta-Analysis of the Prevalence of Hypovitaminosis D and Supplementation Efficacy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The objectives of this systematic review and meta-analyses are (1) to estimate the prevalence of hypovitaminosis D in fracture patients and (2) to summarize the available evidence on the efficacy of vitamin D supplementation in fracture patients. DATA SOURCES: A comprehensive search of the MEDLINE, Embase, PubMed, and Cochrane Central Register of Controlled Trials databases was conducted. Conference abstracts from relevant meetings were also searched. STUDY SELECTION: We included studies that investigate vitamin D insufficiency or examine the effect of vitamin D supplementation on 25-hydroxy-vitamin D (25(OH)D) serum levels in fracture patients. DATA EXTRACTION: Two authors independently extracted data using a predesigned form. DATA SYNTHESIS: We performed a pooled analysis to determine the prevalence of postfracture hypovitaminosis D and mean postfracture 25(OH)D levels. We present detailed summaries of each of the studies evaluating the impact of vitamin D supplementation. RESULTS: The weighted pooled prevalence of hypovitaminosis D was 70.0% (95% confidence interval: 63.7%-76.0%, I = 97.7). The mean postfracture serum 25(OH)D was 19.5 ng/mL. The studies that evaluated the efficacy of vitamin D supplementation suggest that vitamin D supplementation safely increases serum 25(OH)D levels. Only 1 meeting abstract showed a trend toward reduced risk of nonunion after a single large loading dose of vitamin D. CONCLUSIONS: This review found a high prevalence of hypovitaminosis D in fracture patients and that vitamin D supplementation at a range of doses safely increases 25(OH)D serum levels. To date, only 1 pilot study published as a meeting abstract has demonstrated a trend toward improved fracture healing with vitamin D supplementation. LEVEL OF EVIDENCE: Prognostic Level II. See Instructions for Authors for a complete description of levels of evidence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».