Global prevalence of vitamin D deficiency among patients with knee osteoarthritis: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Low serum 25-hydroxyvitamin D (25[OH]D) levels affect bone remodeling, contributing to the development and progression of knee osteoarthritis (OA). Aim: This meta-analysis aimed to estimate the prevalence of vitamin D deficiency in patients with knee OA. Methods: A systematic search was conducted in Europe PMC, Google Scholar, Scopus, Scilit, and Web of Science for studies published until 8 August 2024 that reported the prevalence and contributing factors of hypovitaminosis D in knee OA patients. Study quality was assessed using the Newcastle–Ottawa Scale. A random-effect meta-analysis with Freeman–Tukey double arcsine transformation estimated the pooled prevalence of vitamin D deficiency. Results: Out of 1695 records identified, 26 studies ( n = 4248 patients) met the inclusion criteria. The pooled prevalence of vitamin D deficiency was 56.72% (95% CI: 46.93–66.25). No significant difference was observed across publication periods of 2015–2019 ( p = 0.465) and 2020–2024 ( p = 0.407). Patients with an average body mass index (BMI) ≥28 kg/m² had a higher prevalence (65.62%, 95% CI: 49.23–80.32) compared to those with BMI <28 kg/m² (37.63%, 95% CI: 24.72–51.48). The prevalence was significantly higher in European countries (65.92%, 95% CI: 47.17–82.43) than in the USA ( p = 0.046). In Asia, the Middle East, and North Africa, prevalences were 60.96% (95% CI: 42.32–78.08) and 63.11% (95% CI: 43.8–80.47), respectively. Conclusion: Over half of knee OA patients had vitamin D deficiency, with higher prevalence in Europe and among individuals with obesity. Targeted screening for 25(OH)D levels in knee OA patients is recommended.
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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 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,039 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».