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Enregistrement W4413801016 · doi:10.3390/nu17172794

A Systematic Review and Meta-Analysis of the Effects of Vitamin D on Systemic Lupus Erythematosus

2025· review· en· W4413801016 sur OpenAlexaff
Samira El Kababi, El Mokhtar El Ouali, Jihan Kartibou, Abderrahman Lamiri, Sanae Deblij, Rashmi Supriya, Ayoub Saeidi, Juan Del Coso, Ismail Laher, Hassane Zouhal

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVitamin D Research Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeta-analysisMedicineVitamin D and neurologySystemic lupus erythematosusDermatologyImmunologyInternal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Objective: Systemic lupus erythematosus (SLE) is a chronic autoimmune disease characterized by widespread inflammation and multisystem involvement, leading to substantial morbidity. Given the immunomodulatory role of vitamin D and its association with disease activity in SLE, supplementation has emerged as a potential therapeutic strategy. However, findings across individual studies remain inconsistent, underscoring the need for a systematic review and meta-analysis to synthesize the current evidence on vitamin D supplementation for this disease. Thus, this study aimed to conduct a systematic review and meta-analysis on the effects of vitamin D supplementation on disease activity among patients with SLE. Methods: Systematic searches were carried out in four electronic databases (PubMed, Scopus, Web of Science, and Science Direct) with only studies published after 2013 as a restriction for the search strategy. An assessment of the included studies was conducted according to the recommendations of the Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions, using the risk of bias assessment tool in Review Manager (Revman) version 5.3. Included studies were randomized trials with vitamin D supplementation in patients with SLE and with pre–post intervention measures of disease activity. Meta-analyses were performed using random-effects models to estimate mean differences with 95% confidence intervals (CIs). Heterogeneity was evaluated using the I2 test, and sensitivity analysis and publication bias assessment were also performed. Results: A total of 186 articles were retrieved, of which 21 studies met the inclusion criteria. These studies had a combined sample size of 3177 adult participants and were conducted across 16 different countries. Regarding the impact of vitamin D supplementation on SLE patients, twelve (n = 12) studies reported positive associations, including reduced disease activity and improvements in clinical and laboratory parameters such as inflammatory markers, fatigue, and bone mineral density. In contrast, nine (n = 9) studies found no significant effects. In terms of meta-analytical data, our results indicate that, at the end of the supplementation, participants with vitamin D supplementation had significantly higher serum vitamin D levels compared to participants that receive a placebo (MD: 13.11 ng/mL; 95% CI: 8 to 19; p < 0.00001) despite comparable values before the onset of the supplementation. In addition, participants with vitamin D supplementation had lower scores in the Systemic Lupus Erythematosus Disease Activity Index (SLEDAI) compared to participants who received a placebo (MD: −1; 95% CI: −2 to −0.43; p = 0.002) despite comparable values before the onset of the supplementation. Conclusions: Our systematic review and meta-analysis suggest that vitamin D supplementation leads to a statistically significant reduction in SLEDAI scores, reflecting a meaningful decrease in disease activity. Given its immunomodulatory effects and favorable safety profile, vitamin D supplementation represents a simple and accessible adjunctive strategy that could support SLE management and improve patient outcomes in clinical practice.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,102

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0230,040
Bibliométrie0,0110,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,320 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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