The Role of Minerals in COVID-19: An Umbrella Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: This umbrella review aims to synthesize the existing literature on the preventive and therapeutic benefits of minerals zinc, selenium, iron, copper, magnesium, phosphorus, and calcium in the context of COVID-19 prevention and management. The objective is to highlight the clinical applicability and identify avenues of future research. Methods: A systematic search was conducted in PubMed and Google Scholar databases using predefined keywords for each mineral 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 and synthesis were performed, and reference overlap analysis was conducted (see Table S1 in the supplemental material). Results: Narrative reviews highlighted the range of therapeutic properties of minerals including antimicrobial, antiviral, antioxidant, anti-inflammatory, and immune-modulating and the essential role they play in the prevention and treatment of many conditions, including acute respiratory conditions such as COVID-19. The systematic reviews highlighted that deficiency of key minerals such as zinc, selenium, iron, copper, magnesium, phosphorus, and calcium are associated with increased risk of infection and decreased rate of recovery. Iron supplementation may be beneficial as functional anemia is common in those with COVID-19. Zinc supplementation may shorten the duration of olfactory dysfunction. Conclusion/Summary: Deficiency of minerals may increase the risk of infection and decrease the rate of recovery as it relates to COVID-19. Supplementation with and correction of zinc, iron and selenium deficiencies may improve clinical outcomes and immune responses in those with COVID-19."
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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 | 0,006 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».