The Effect of Vitamin D Supplementation to Parameter of Sarcopenia in Elderly People: a Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background Vitamin D plays an essential role in promoting skeletal muscle metabolism. Several studies show that vitamin D may help the elderly prevent sarcopenia. Nevertheless, the outcome remains debatable. Our meta-analysis aimed to summarize the effect of vitamin D supplementation on sarcopenia-related parameters. Methods We searched PubMed, Cochrane, Springer, SAGE Journals, and Scopus abstracts on 10th December 2021 for relevant studies. We included articles that studied the effect of vitamin D on muscle mass, muscle strength, and physical performance. The aim was to measure the muscle mass, muscle strength, and physical performance both at baseline and at the end of the intervention. Results A total of 6,628 participants from 35 studies were included. Most of the studies used oral vitamin D, whereas only one study used intramuscular injection. The effect of vitamin D supplementation showed no effect on appendicular skeletal muscle mass (SMD = .05 [95% CI, .33 – .44], p = .79). Regarding muscle strength, vitamin D supplementation did not have a significant effect on muscle strength which is handgrip strength (p = .26). Respecting physical performance, vitamin D supplementation did not affect TUG (Timed Up and Go) (p = .45). Conclusions Vitamin D supplementation had minimal effect on sarcopenia-related parameters. Further research into understanding the role of Vitamin D in preventing the progressivity of sarcopenia still needs to be explored.
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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 | 0,010 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,031 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| 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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 ».