The potential role of vitamin D supplementation in the treatment of Dry Eye Disease (DED): a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Dry Eye Disease (DED) is a prevalent condition that involves instability, increased osmolarity, and inflammation of the tear film and ocular surface. Vitamin D is known for its anti-inflammatory properties. Association between vitamin D deficiency and increased incidence of DED has been suggested. However, no study currently exists that systematically reviews the potential role of vitamin D as a treatment for DED. Methods: The literature search was performed on December 2021 through PubMed, Scopus, ProQuest, EBSCOhost, ScienceDirect, dan Cochrane Library using the relevant keywords. The risk of bias was assessed using the Cochrane Risk of Bias tool, ROBINS-I tools, and the Newcastle-Ottawa Scale. Results: A total of 700 articles were found, 6 of which were considered relevant based on PRISMA protocol. The included articles consist of 2 case controls, a randomized interventional study, and 3 observational studies. Vitamin D supplementation improved tear stability, symptoms of dry eye disease, and serum vitamin D level affected the efficacy of topical therapy for DED. Conclusion: Despite this beneficial finding, serum vitamin D level does not significantly correlate with DED symptoms which the multifactorial nature of the disease might cause.
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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 | 0,005 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».