The Effects of Vitamin D Supplementation on Biomarkers of Inflammation and Oxidative Stress Among Women with Polycystic Ovary Syndrome: A Systematic Review and Meta-Analysis of Randomized Controlled Trials
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The current systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials (RCTs) was conducted to summarize the effect of vitamin D supplementation on biomarkers of inflammation and oxidative stress among women with polycystic ovary syndrome (PCOS). Cochrane library, Embase, PubMed, and Web of Science database were searched to identify related randomized-controlled articles (RCTs) published up to November 2017. Two researchers assessed study eligibility, extracted data, and evaluated risk of bias of included RCTs, independently. To check heterogeneity Q-test and I2 statistics were used. Data were pooled by using the random-effect model and standardized mean difference (SMD) was considered as summary effect size. Seven RCTs were included into our meta-analysis. The findings showed that vitamin D supplementation in women with PCOS significantly decreased high-sensitivity C-reactive protein (hs-CRP) (SMD −1.03; 95% CI, −1.58, −0.49; p <0.001) and malondialdehyde (MDA) (SMD −1.64, 95% CI −2.26 to −1.02, p <0.001), and significantly increased total antioxidant capacity (TAC) levels (SMD 0.86, 95% CI 0.08 to 1.64, p=0.03). Vitamin D supplementation had no significant effect on nitric oxide (NO) (SMD 0.11, 95% CI −0.44 to 0.66, p=0.69) and total glutathione (GSH) levels (SMD 0.54, 95% CI −0.20 to 1.28, p=0.15). Overall, the current meta-analysis demonstrated that vitamin D supplementation to women with PCOS resulted in an improvement in hs-CRP, MDA and TAC, but did not affect NO and GSH levels.
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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 | 0,025 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle