Vitamins for the Prevention and/or Treatment of COVID-19: An Umbrella Review
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
Objective: This umbrella review synthesizes the existing literature on the role of vitamins for COVID-19 prevention and management. The objective is to elucidate potential preventive and therapeutic dimensions of these vitamins, highlight clinical applicability, and identify avenues for future research. Methods: A systematic search was conducted using PubMed and Google Scholar, with predefined key words for each vitamin combined with COVID-19-related terms. Narrative and systematic reviews were included, following Cochrane guidelines. AMSTAR scoring was used to assess systematic review quality, while SANRA guidelines were used to evaluate narrative reviews. Data extraction, synthesis, and reference overlap were conducted. Findings: Narrative reviews (n=14) revealed preclinical benefits of vitamins A, B group, C, D, and E (no research on vitamin K found) in COVID-19 management, with potential for immune modulation and anti-inflammatory responses. Of the systematic reviews (n=44), none included vitamins A or E. Some B vitamins exhibited potential, with significant associations between vitamin C supplementation and reduced COVID-19 severity. Many significant findings were also found between vitamin D deficiency and heightened COVID-19 risks, as well as promising effects of vitamin D supplementation. Conclusion: Vitamins A, B group, C, D, and E hold mechanistic rationale for combating COVID-19, as suggested by narrative reviews. In systematic reviews, vitamin D deficiency underscores its role in COVID-19 severity, while vitamin C and D supplementation show potential benefits as adjunct therapies. This umbrella review highlights the comprehensive research on the efficacy of vitamins in addressing COVID-19, with challenges that warrant further investigation.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle