Effects of Vitamin D levels and supplementation on atopic dermatitis: A systematic review
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
BACKGROUND: Atopic dermatitis (AD) is a chronic inflammatory skin condition affecting 5%-20% of children worldwide. Studies suggested both a correlation between serum vitamin D (VD) levels and AD severity and a therapeutic potential role for VD supplementation. OBJECTIVES: To determine whether serum VD levels correlate with AD severity and the effects of supplementation for disease improvement in children. DATA SOURCES: Ovid MEDLINE, EMBASE, and Cochrane Library databases were searched. STUDY SELECTION: Publications with children 0-18 years old with AD and data evaluating effects of VD levels or supplementation on AD severity were included. DATA EXTRACTION: Author, year, inclusion criteria, study design, location, age, VD levels, VD supplementation regimens, and baseline and final disease severities were extracted. RESULTS: Of the 21 included publications, 15, 5, and 1 evaluated VD level, VD supplementation, and both factors with disease severity, respectively. There were 4 randomized control trials (RCTs), 5 cohort, 6 case-control, and 6 cross-sectional studies. A significant inverse correlation between VD level and severity was described in 62.5% (10/16) of studies. There were 67% (4/6) that reported a significant improvement in AD severity with supplementation. LIMITATIONS: Studies meeting inclusion criteria were limited. Furthermore, papers were heterogeneous in terms of location, season, and VD supplementation regimen. Language and publication bias was another potential limitation. CONCLUSION: In children, the majority of existing literature confirmed a link between serum VD levels and AD severity. Weak evidence was found supporting improvement of AD with VD supplementation. Future large-scale studies are needed to support our findings.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,000 |
| 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 découle