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Enregistrement W4200321297 · doi:10.1210/clinem/dgab892

Prognostic and Therapeutic Role of Vitamin D in COVID-19: Systematic Review and Meta-analysis

2021· review· en· W4200321297 sur OpenAlexaboutno aff
Harsha Dissanayake, Nipun Lakshitha de Silva, Manilka Sumanatilleke, Kavinga Kalhari Kobawaka Gamage, Chinthana Dematapitiya, Chandrani Kuruppu, Priyanga Ranasinghe, S. Pathmanathan, Prasad Katulanda

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Clinical Endocrinology & Metabolism · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVitamin D Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisInternal medicineObservational studyOdds ratioCochrane Libraryvitamin D deficiencyVitamin D and neurologyRandomized controlled trialPlaceboPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Vitamin D deficiency/insufficiency may increase the susceptibility to coronavirus disease 2019 (COVID-19). We aimed to determine the association between vitamin D deficiency/insufficiency and susceptibility to COVID-19, its severity, mortality, and role of vitamin D in its treatment. METHODS: We searched CINAHL, Cochrane library, EMBASE, PubMED, Scopus, and Web of Science up to May 30, 2021, for observational studies on association between vitamin D deficiency/insufficiency and susceptibility to COVID-19, severe disease, and death among adults, and, randomized controlled trials (RCTs) comparing vitamin D treatment against standard care or placebo, in improving severity or mortality among adults with COVID-19. Risk of bias was assessed using Newcastle-Ottawa scale for observational studies and AUB-KQ1 Cochrane tool for RCTs. Study-level data were analyzed using RevMan 5.3 and R (v4.1.0). Heterogeneity was determined by I2 and sources were explored through prespecified sensitivity analyses, subgroup analyses, and meta-regressions. RESULTS: Of 1877 search results, 76 studies satisfying eligibility criteria were included. Seventy-two observational studies were included in the meta-analysis (n = 1 976 099). Vitamin D deficiency/insufficiency increased the odds of developing COVID-19 (odds ratio [OR] 1.46; 95% CI, 1.28-1.65; P < 0.0001; I2 = 92%), severe disease (OR 1.90; 95% CI, 1.52-2.38; P < 0.0001; I2 = 81%), and death (OR 2.07; 95% CI, 1.28-3.35; P = 0.003; I2 = 73%). The 25-hydroxy vitamin D concentrations were lower in individuals with COVID-19 compared with controls (mean difference [MD] -3.85 ng/mL; 95% CI, -5.44 to -2.26; P ≤ 0.0001), in patients with severe COVID-19 compared with controls with nonsevere COVID-19 (MD -4.84 ng/mL; 95% CI, -7.32 to -2.35; P = 0.0001) and in nonsurvivors compared with survivors (MD -4.80 ng/mL; 95% CI, -7.89 to -1.71; P = 0.002). The association between vitamin D deficiency/insufficiency and death was insignificant when studies with high risk of bias or studies reporting unadjusted effect estimates were excluded. Risk of bias and heterogeneity were high across all analyses. Discrepancies in timing of vitamin D testing, definitions of severe COVID-19, and vitamin D deficiency/insufficiency partly explained the heterogeneity. Four RCTs were widely heterogeneous precluding meta-analysis. CONCLUSION: Multiple observational studies involving nearly 2 million adults suggest vitamin D deficiency/insufficiency increases susceptibility to COVID-19 and severe COVID-19, although with a high risk of bias and heterogeneity. Association with mortality was less robust. Heterogeneity in RCTs precluded their meta-analysis.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,575
Score d'incertitude au seuil0,987

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0270,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,201
Tête enseignante GPT0,499
Écart entre enseignants0,298 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations132
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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