Association between Serum Magnesium and Fractures: A Systematic Review and Meta-Analysis of Observational Studies
Notice bibliographique
Résumé
Magnesium, an essential cation for numerous cellular processes, is a major component of bone. However, its relationship with the risk of fractures is still uncertain. The present systematic review and meta-analysis aim to investigate the impact of serum Mg on the risk of incident fractures. A systematic search was conducted using several databases including PubMed/Medline and Scopus from inception to 24 May 2022, including observational studies investigating serum Mg and the incidence of fractures considered as outcomes. Abstract and full-text screenings, data extractions, and risk of bias assessments were conducted by two investigators independently. Any inconsistencies were resolved by consensus with a third author. The Newcastle–Ottawa Scale was used to assess the study quality/risk of bias. Among 1332 records initially screened, 16 were retrieved as full-texts; of them, four papers were included in the systematic review with a total of 119,755 participants. We found that lower serum Mg concentrations were associated with a significantly higher risk of incident fractures (RR = 1.579; 95%CI: 1.216–2.051; p = 0.001; I2 = 46.9%). Our systematic review with meta-analysis suggests a strong association of serum Mg concentrations with incident fractures. Further research is needed to confirm our results among other populations and to assess whether serum Mg is potentially relevant in the prevention of fractures, which continue to increase and represent a significant health burden due to the associated disability.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».