Effect of vitamin D supplementation or fortification on bone turnover markers in women: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Vitamin D is a vital indicator of musculoskeletal health, as it plays an important role through the regulation of bone and mineral metabolism. This meta-analysis was performed to investigate the effects of vitamin D supplementation/fortification on bone turnover markers in women. All human randomised clinical trials reported changes in bone resorption markers (serum C-terminal telopeptide of type-I collagen (sCTX) and urinary type I collagen cross-linked N-telopeptide (uNTX)) or bone formation factors (osteocalcin (OC), bone alkaline phosphatase (BALP) and procollagen type-1 intact N-terminal propeptide (P1NP)) following vitamin D administration in women (aged ≥ 18 years) were considered. Mean differences (MD) and their respective 95 % CI were calculated based on fixed or random effects models according to the heterogeneity status. Subgroup analyses, meta-regression models, sensitivity analysis, risk of bias, publication bias and the quality of the included studies were also evaluated. We found that vitamin D supplementation had considerable effect on sCTX (MD: −0·038, n 22) and OC (MD: −0·610, n 24) with high heterogeneity and uNTX (MD: −8·188, n 6) without heterogeneity. Our results showed that age, sample size, dose, duration, baseline vitamin D level, study region and quality of studies might be sources of heterogeneity in this meta-analysis. Subgroup analysis also revealed significant reductions in P1NP level in dose less than 600 μg/d and larger study sample size (>100 participants). Moreover, no significant change was found in BALP level. Vitamin D supplementation/fortification significantly reduced bone resorption markers in women. However, results were inconsistent for bone formation markers.
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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 | 0,013 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,041 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».