Does vitamin D supplementation impact serotonin levels? A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and Aims Vitamin D deficiency impacts a significant proportion of the world's population, and this deficiency has been linked to various conditions characterized by imbalanced serotonin regulation. The objective of this systematic review and meta‐analysis was to evaluate the effect of vitamin D supplementation on serum serotonin levels. Methods We conducted a comprehensive search of PubMed, Scopus, Cochrane Central for Randomized Clinical Trials, and Web of Science up to September 2022, without any language restrictions. The effect sizes were calculated using the standard mean difference (SMD) and 95% confidence interval (CI). Results Six randomized clinical trials involving 356 participants were included in the analysis. Our findings indicated no significant changes in serotonin levels between the intervention and control groups (SMD: 0.24 ng/mL, 95% CI: −0.28, 0.75, p > 0.10). Subgroup analysis also did not reveal any significant changes in serotonin levels among children, participants with autism spectrum disorders, interventions lasting 10 weeks or longer, or those receiving vitamin D doses below 4000 IU/day. Conclusion Although the results obtained in this systematic review are inconclusive, they support the need for further well‐designed randomized trials to assess the potential role of vitamin D supplementation in regulating serotonin levels and potentially ameliorating depression and related disorders.
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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 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,022 |
| 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) | 0,005 | 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 ».