Association of Vitamin D Levels with Incident All-Cause Dementia in Longitudinal Observational Studies: A Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The role of vitamin D is not only limited to bone health and pathogenesis of chronic diseases. Evidence now suggests that it is also involved in the development of various dementias and Alzheimer's disease (AD). OBJECTIVE: To carry out a systematic review and meta-analysis to evaluate the association between vitamin D levels and increased risk of incident all-cause dementia in longitudinal studies. DESIGN: We conducted a systematic review and meta-analysis using the electronic bibliographic databases PubMed and Scopus. SETTING: Prospective cohort studies. PARTICIPANTS: Community-dwelling older adults. MEASUREMENTS: Vitamin D serum concentrations were categorized in three groups: normal levels (>50 nmol/L), insufficient levels (25 - 49.9 nmol/L), and deficient levels (<25 nmol/L). We performed a meta-analysis using the general inverse variance method to calculate the pooled risk of AD and all-cause dementia according to vitamin D levels. Random-effects or fixed-effect model were used to calculate the pooled risk based on the heterogeneity analysis. RESULTS: Five studies were included in the meta-analysis. The pooled risk of all-cause dementia and AD was significantly higher in those with deficient serum vitamin D level compared to those with normal level (1.33, CI95% [1.15, 1.54], and 1.87, CI95% [1.03, 3.41], respectively). Those with insufficient level also had a higher pooled risk of all-cause dementia and AD, but the strength of association was less robust (1.14 CI95% [1.02, 1.27] and 1.25, CI95% [1.04 - 1.51], respectively). CONCLUSION: We found a gradient effect for the risk of all-cause dementia and AD according to the vitamin D level, with higher risk in those in the deficient levels group and intermediate risk in those with insufficient levels. Our findings were limited by the relatively small number of studies included in the meta-analysis and their geographic restriction.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,015 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,046 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».