Efficacy of vitamin C with Fe supplementation in patients with iron deficiency anemia: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Oral iron (Fe) supplementation is one of the mainstays of treatment for iron deficiency anemia (IDA). However, its therapeutic effects are limited when there is poor absorption from the gastrointestinal tract. Vitamin C is hypothesized to improve uptake when combined as an adjunct agent. We aimed to determine the difference in hematological outcomes in IDA patients receiving oral iron, with or without vitamin C. MEDLINE, EMBASE, Web of Science and CENTRAL were searched from database inception to July 2023 for studies investigating the use of oral iron supplements with vitamin C in IDA patients. The primary outcome was the change in serum hemoglobin. Secondary outcomes include change in serum ferritin, reticulocyte percentage, and incidence of adverse events. 2231 studies were retrieved - 10 RCTs (n=1782) and one prospective cohort study (n=148) comprising 1930 patients were included. Vitamin C supplementation was associated with a significant increase in serum hemoglobin level (MD 0.14 g/dL [95%CI 0.08, 0.20], p<0.01,10 studies, 1490 patients) and serum ferritin levels (MD 3.23 μg/L [95%CI 1.63, 4.84], p<0.01, 9 studies, 1682 patients) in the iron + vitamin C group compared to the iron only group. The addition of vitamin C to iron supplementation was associated with a small and likely clinically insignificant increase in serum hemoglobin. The results of this study do not support routine supplementation of oral iron therapy with vitamin C in the treatment of IDA.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».