Evaluating the Effect of Vitamin D Supplementation on Type 2 Diabetes Risk: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Although observational studies have linked vitamin D deficiency to diabetes, it is unknown if taking vitamin D supplements can reduce the chance of developing type 2 diabetes mellitus (T2DM). The purpose of this systematic review is to determine whether vitamin D supplementation lowers the risk of type 2 diabetes. The Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines were used to search for studies based on pre-established inclusion and exclusion criteria. Five different databases (Scopus, Web of Science, PubMed, Google Scholar, and Cochrane Library) were used to search for relevant studies. These databases contained 1,916 relevant research papers that were examined for duplication using the EndNote software. After a careful text analysis, only 13 of these articles were found to be pertinent. The Newcastle-Ottawa Scale (NOS) was used to assess the risk of bias in each included study. Ten of the 13 trials examined how vitamin D supplementation affected the homeostasis model assessment of insulin resistance (HOMA-IR) of the patients. Patients using vitamin D supplements saw a drop in their HOMA-IR in six of these RCTs but an increase in four of them. The vitamin D group had a lower HOMA-IR than the placebo cohort in seven of the 10 trials that examined HOMA-IR. Despite the impact on insulin resistance, there is not enough data to conclude that vitamin D supplement significantly lowers the incidence of T2DM. To impact clinical guidelines about supplementation with vitamin D among people at risk of type 2 diabetes, more studies in this area might be beneficial.
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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 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,016 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».