Effect of Vitamin D Supplementation on Risk of Breast Cancer: A Systematic Review and Meta-Analysis of Randomized Controlled Trials
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Laboratory findings indicated that vitamin D might have a potent protective effect on breast cancer, but epidemiology studies reported conflicting results. The aim of the study was to conduct a systematic review and meta-analysis to clarify the efficacy of vitamin D supplementation on risk of breast cancer. Methods: MEDLINE, EMBASE, The Cochrane Central Register of Controlled Trials, ClinicalTrials.gov , and abstracts of three major conferences were searched (up to December 8, 2020). Parallel randomized controlled trials (RCTs) examining the efficacy of vitamin D supplementation on risk of breast cancer or change of mammography compared with placebo in females were included. Data were meta-analyzed using a random-effects model. Bayesian meta-analysis was conducted to synthesize the results using data from observational studies as priors. Results: Seven RCTs were identified for effect of vitamin D on risk of breast cancer, with 19,137 females included for meta-analysis. No statistically significant effect of vitamin D on risk of breast cancer was found in classical random-effects meta-analysis (risk ratio = 1.04, 95% confidence interval: 0.84–1.28, p = 0.71). When Bayesian meta-analyses were conducted, results remained non-significant. There was no statistically significant effect of vitamin D on mammography density observed: mean difference = 0.46, 95% confidence interval: −2.06 to 2.98, p = 0.72. Conclusion: There is insufficient evidence to support the efficacy of vitamin D supplementation in breast cancer risk and change of mammography density. The protective effect of vitamin D on risk of breast cancer from previous observational studies may be overestimated. Systematic Review Registration: PROSPERO, identifier CRD42019138718.
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 | 0,024 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,025 | 0,042 |
| Bibliométrie | 0,010 | 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 | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».