The impact of vitamin D food fortification and health outcomes in children: a systematic review and meta-regression
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective Vitamin D (vitD) deficiency is a global childhood health problem. Food fortification is a promising strategy to curb vitD deficiency. We aimed to assess the effectiveness of utilizing vitD fortification in staple foods to improve 25hydroxyvitamin D (25(OH)D) concentration and to reduce the prevalence of vitD deficiency among healthy children. Methods We conducted a systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials (RCTs) evaluating the use of vitD fortified food products compared to no fortification among healthy children aged 1–18 years old. We searched Medline, Embase, Global Health, and Cochrane (CENTRAL) databases from database inception until May 2019. Independently, six reviewers in pairs screened titles and abstracts, assessed the full text for eligibility, and performed data extraction and quality assessment. The primary outcome is the impact of fortification on 25(OH)D concentration. The secondary outcomes included the impact of fortification on the prevalence of vitD deficiency, school performance, cognitive function, school absences, infection rate, hospital admission length, and compliance with fortified food product consumption. Results We identified 2229 articles. After assessing eligibility, 20 RCTs met the inclusion criteria. The eligible RCTs assessed the fortification of milk, cereal, juice, bread, yogurt, and cheese compared with no fortification. All RCTs, except for three, had a low risk of bias. Food fortification improved 25(OH)D concentration by a mean difference (MD) of 15.51 nmol/L (95% confidence interval (CI) 6.28, 24.74;I2= 99%), which resulted in a mean increase of 3 nmol/l for every 100 IU of vitD, when adjusted for baseline 25(OH)D concentration and country latitude. Additionally, the prevalence of vitD deficiency decreased by a risk ratio of 0.53 (95% CI 0.41, 0.69;I2= 95%), and cognitive function improved by a MD of 1.22 intelligence quotient (IQ) points (95% CI 0.65, 1.79;I2= 0%). The overall evidence quality was high. Conclusion VitD food fortification is an effective way to improve 25(OH)D concentration, prevent vitD deficiency, and improve IQ levels. Systematic review registration PROSPERO CRD42017057631
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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 | 0,015 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,034 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| 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) | 0,004 | 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 ».