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Enregistrement W3043300276 · doi:10.1101/2020.07.14.20152728

Vitamin D supplementation to prevent acute respiratory infections: systematic review and meta-analysis of aggregate data from randomised controlled trials

2020· preprint· en· W3043300276 sur OpenAlexaff
David A. Jolliffe, Carlos A. Camargo, John Sluyter, Mary Aglipay, John F. Aloia, Davaasambuu Ganmaa, Peter Bergman, Arturo Borzutzky, Camilla T. Damsgaard, Gal Dubnov‐Raz, Susanna Esposito, Clare Gilham, Adit A. Ginde, Inbal Golan‐Tripto, Emma C Goodall, Cameron Grant, Chris Griffiths, Anna Maria Hibbs, Wim Janssens, Anuradha Khadilkar, Ilkka Laaksi, Margaret T. Lee, Mark Loeb, Jonathon L. Maguire, Paweł Majak, David T. Mauger, Semira Manaseki‐Holland, David R. Murdoch, Akio Nakashima, Rachel Ε. Neale, Hai Pham, Christine Rake, Judy R. Rees, Jenni Rosendahl, Robert Scragg, Dheeraj Shah, Yoshiki Shimizu, Steve Simpson, Geeta Trilok‐Kumar, Mitsuyoshi Urashima, Adrian R. Martineau

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVitamin D Research Studies
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpactSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesBarts Charity
Mots-clésMedicineMeta-analysisInternal medicinePlaceboVitamin D and neurologyRandomized controlled trialOdds ratioRegimenIncidence (geometry)Clinical trialAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A 2017 meta-analysis of data from 25 randomised controlled trials of vitamin D supplementation for the prevention of acute respiratory infections revealed a protective effect of the intervention. Since then, 20 new RCTs have been completed. METHODS: Systematic review and meta-analysis of data from randomised controlled trials (RCTs) of vitamin D for ARI prevention using a random effects model. Pre-specified sub-group analyses were done to determine whether effects of vitamin D on risk of ARI varied according to baseline 25-hydroxyvitamin D (25[OH]D) concentration or dosing regimen. We searched MEDLINE, EMBASE, the Cochrane Central Register of Controlled Trials (CENTRAL), Web of Science and the ClinicalTrials.gov registry from inception to 1st May 2020. Double-blind RCTs of supplementation with vitamin D or calcidiol, of any duration, were eligible if they were approved by a Research Ethics Committee and if ARI incidence was collected prospectively and pre-specified as an efficacy outcome. Aggregate data, stratified by baseline 25(OH)D concentration, were obtained from study authors. The study was registered with PROSPERO (no. CRD42020190633). FINDINGS: We identified 45 eligible RCTs (total 73,384 participants). Data were obtained for 46,331 (98.0%) of 47,262 participants in 42 studies, aged 0 to 95 years. For the primary comparison of vitamin D supplementation vs. placebo, the intervention reduced risk of ARI overall (Odds Ratio [OR] 0.91, 95% CI 0.84 to 0.99; P for heterogeneity 0.01). No statistically significant effect of vitamin D was seen for any of the sub-groups defined by baseline 25(OH)D concentration. However, protective effects were seen for trials in which vitamin D was given using a daily dosing regimen (OR 0.75, 95% CI 0.61 to 0.93); at daily dose equivalents of 400-1000 IU (OR 0.70, 95% CI 0.55 to 0.89); and for a duration of ≤12 months (OR 0.82, 95% CI 0.72 to 0.93). No significant interaction was seen between allocation to vitamin D vs. placebo and dose frequency, dose size, or study duration. Vitamin D did not influence the proportion of participants experiencing at least one serious adverse event (OR 0.97, 95% CI 0.86 to 1.09). Risk of bias within individual studies was assessed as being low for all but three trials. A funnel plot showed left-sided asymmetry (P=0.008, Egger's test). INTERPRETATION: Vitamin D supplementation was safe and reduced risk of ARI, despite evidence of significant heterogeneity across trials. Protection was associated with administration of daily doses of 400-1000 IU vitamin D for up to 12 months. The relevance of these findings to COVID-19 is not known and requires investigation. FUNDING: None.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,034
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,078
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,179

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0340,078
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0290,038
Bibliométrie0,0110,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,210
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,231 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations104
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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