Effect of vitamin D supplementation on type 2 diabetes biomarkers: an umbrella of interventional meta-analyses
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Vitamin D supplementation exerts several supporting effects on improving glycemic status, however, results are inconclusive. Thus, in the present study, we aimed to conduct an umbrella of meta-analysis regarding the impact of vitamin D on type 2 diabetes (T2DM) biomarkers. METHODS: The Scopus, PubMed, Web of Science, Embase, and Google Scholar online databases were searched up to March 2022. All meta-analyses evaluating the impact of vitamin D supplementation on T2DM biomarkers were considered eligible. Overall, 37 meta-analyses were included in this umbrella meta-analysis. RESULTS: Our findings indicated that vitamin D supplementation significantly decreased fasting blood sugar (FBS) (WMD = - 3.08; 95% CI: - 3.97, - 2.19, p < 0.001, and SMD = - 0.26; 95% CI: - 0.38, - 0.14, p < 0.001), hemoglobin A1c (HbA1c) (WMD = - 0.05; 95% CI: - 0.10, - 0.01, p = 0.016, and SMD = - 0.16; 95% CI: - 0.27, - 0.05, p = 0.004), insulin concentrations (WMD = - 2.62; 95% CI: - 4.11, - 1.13; p < 0.001, and SMD = - 0.33; 95% CI: - 0.56, - 0.11, p = 0.004), and homeostatic model assessment for insulin resistance (HOMA-IR) (WMD = - 0.67; 95% CI: - 1.01, - 0.32, p < 0.001, and SMD = - 0.31; 95% CI: - 0.46, - 0.16, p < 0.001). CONCLUSION: This umbrella meta-analysis proposed that vitamin D supplementation may improve T2DM biomarkers.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 découle