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Enregistrement W4225502740 · doi:10.18433/jpps32518

Association Between Vitamin D Levels and Inflammatory Markers in COVID-19 Patients: A Meta-Analysis of Observational Studies

2022· review· en· W4225502740 sur OpenAlexaffvenue
Robert Hopefl, Mohamed Ben‐Eltriki, Subrata Deb

Notice bibliographique

RevueJournal of Pharmacy & Pharmaceutical Sciences · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVitamin D Research Studies
Établissements canadiensCochraneUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFerritinErythrocyte sedimentation rateMeta-analysisInternal medicineProcalcitoninConfidence intervalGastroenterologyVitamin D and neurologyObservational studyC-reactive proteinFibrinogenInflammation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Vitamin D has immunomodulatory properties that can be useful in COVID-19 patients. We performed a meta-analysis of observational studies to analyze the association of vitamin D levels with the inflammatory markers in COVID-19 patients. METHODS: We searched MEDLINE, EMBASE, Cochrane Central Register of Controlled Trials (CENTRAL), the Cochrane Database of Systematic Reviews, and ClinicalTrial.gov for any relevant studies with comparison data reporting vitamin D levels and inflammatory markers in COVID-19 patients. A literature search was conducted from December 1, 2019, to January 14, 2022. Vitamin D deficiency was defined by each individual study and ranged from <9.9 ng/mL to <30 ng/mL. The inflammatory markers of interest were interleukin-6 (IL-6), C-reactive protein (CRP), ferritin, procalcitonin, erythrocyte sedimentation rate (ESR), lactate dehydrogenase (LDH), fibrinogen and D-dimer. Weighted mean difference (WMD) and 95% confidence intervals (CIs) were pooled using random or fixed-effects models. Two independent investigators assessed study eligibility and synthesized the evidence. RESULTS: Thirty-two observational studies were included comprising of 7,771 patients ranging from 40-81 years of age with 57.1% being male. Meta-analysis showed that patients that were vitamin D sufficient (levels >30ng/mL) had statistically significant lower levels of IL-6, CRP, ferritin, LDH, fibrinogen, and D-dimer compared to vitamin D deficient group. With the highest mean difference found in ferritin (95.62; 95% CI, 33.14-158.10); P=0.003; I2=99%). No significant reductions were found in ESR (P=0.97). All inflammatory markers analyzed were higher than the normal healthy reference ranges in both groups. CONCLUSIONS: Our results suggest that low vitamin D levels are associated with increased inflammatory marker levels. Vitamin D deficiency may potentially serve as an early identifier for COVID-19 patients at high risk of developing severe inflammatory conditions as well as thrombotic complications. Randomized controlled trials should be conducted to establish a causal relationship.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
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: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,094

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,056
Bibliométrie0,0060,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,634
Tête enseignante GPT0,575
Écart entre enseignants0,059 · 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
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

Citations24
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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