Effect of statins on serum vitamin D concentrations: a systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background We conducted a systematic review and meta‐analysis to assess the effects of statin therapy on serum vitamin D concentrations. Materials and methods We searched multiple databases including PubMed, MEDLINE, Web of Science and Google Scholar from inception to May 2016, for studies on the effects of statin treatment on serum vitamin D concentration. Quantitative data synthesis used random‐effects models meta‐analysis, with sensitivity analysis conducted using the leave‐one‐out method. Heterogeneity was quantitatively assessed using the I2 index. The systematic review's registration number was CRD42016035974. Results In all, seven of 644 studies met our selection criteria including three randomized controlled trials (RCT), three observational cohort studies and one case–control study. Across RCTs, treatment with statins was associated a significant increase in serum vitamin D concentrations [weighted mean difference (WMD) 2·71 ng/mL, 95% CI 0·19–5·24, I2 62·1%). Across studies of non‐RCT design, statins treatment was associated with a decrease in vitamin D concentrations (WMD −0·70 ng/mL, 95% CI −1·20 to −0·20, I2 56·3%). These findings were robust in sensitivity analyses. Conclusions This meta‐analysis was inconclusive on the effects of statins on vitamin D, with conflicting directions of the effects from interventional and observational studies. The suggested favourable effects from RCTs need to be confirmed in larger studies with extended follow‐up in order to determine the possible health benefits.
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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 | 0,024 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,036 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».