A Systematic Review and Meta‐Analysis of The Effect of Low Vitamin D on Cognition
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/OBJECTIVE: With an aging population and no cure for dementia on the horizon, risk factor modification prior to disease onset is an urgent health priority. Therefore, this review examined the effect of low vitamin D status or vitamin D supplementation on cognition in midlife and older adults without a diagnosis of dementia. DESIGN: Systematic review and random effect meta-analysis. SETTING: Observational (cross-sectional and longitudinal cohort) studies comparing low and high vitamin D status and interventions comparing vitamin D supplementation with a control group were included in the review and meta-analysis. PARTICIPANTS: Studies including adults and older adults without a dementia diagnosis were included. MEASUREMENTS: Medline (PubMed), AMED, Psych INFO, and Cochrane Central databases were searched for articles until August 2016. The Newcastle-Ottawa Scale and Physiotherapy Evidence Database assessed methodological quality of all studies. RESULTS: Twenty-six observational and three intervention studies (n = 19-9,556) were included in the meta-analysis. Low vitamin D was associated with worse cognitive performance (OR = 1.24, CI = 1.14-1.35) and cognitive decline (OR = 1.26, CI = 1.09-1.23); with cross-sectional yielding a stronger effect compared to longitudinal studies. Vitamin D supplementation showed no significant benefit on cognition compared with control (SMD = 0.21, CI = -0.05 to 0.46). CONCLUSION: Observational evidence demonstrates low vitamin D is related to poorer cognition; however, interventional studies are yet to show a clear benefit from vitamin D supplementation. From the evidence to date, there is likely a therapeutic age window relevant to the development of disease and therefore vitamin D therapy. Longitudinal lifespan studies are necessary to depict the optimal timing and duration in which repletion of vitamin D may protect against cognitive decline and dementia in aging, to better inform trials and practice towards a successful therapy.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».