Vitamin D and Sjögren’s Disease: Revealing the Connections—A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: The aim of the present review was to summarize the current evidence about the impact of vitamin D deficiency on pathology and clinical manifestations of Sjögren’s disease (SD). Methods: Databases PubMed, Web of Science, Scopus, and Cochrane library were searched for studies assessing the levels of vitamin D in SD patients using the following keywords: (vitamin D OR calciferol OR cholecalciferol OR 25-hydroxyvitamin D OR 25-hydroxycholecalciferol OR calcidiol OR calcitriol OR 1,25-dihydroxycholecalciferol) AND (Sjögren’s Syndrome OR Sjögren’s disease) accessed on 20 September 2022. Out of 248 retrieved studies, following the systematic review methodology and defined inclusion and exclusion criteria, 9 clinical studies were eligible to be included in the present review: 4 of them case-control, 4 cross-sectional, and 1 cohort study. Results: Nine studies totaling 670 SD patients and 857 healthy controls were eligible for meta-analysis with moderate to high methodological quality as determined by the Newcastle–Ottawa Quality Scale (NOS). According to the obtained results, a high prevalence of hypovitaminosis D was observed in SD patients when compared to healthy controls (95% CI −10.43, −2.39; p < 0.01). Conclusion: Available evidence points to lower levels of vitamin D in patients with SD in comparison to healthy controls. However, further studies are necessary to understand the underlying mechanisms associated with the role of vitamin D in the development and disease severity of SD.
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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 | 0,017 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,030 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| 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 ».