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Enregistrement W4414479947 · doi:10.3390/life15101500

Unlocking the Therapeutic Potential: Selenium and Myo-Inositol Supplementation in Thyroid Disorders—Efficacy and Future Directions

2025· article· en· W4414479947 sur OpenAlexaboutno aff
Parul Singh, Hala Abdullahi, Ibrahim Ibrahim

Notice bibliographique

RevueLife · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueSelenium in Biological Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSidra Medicine
Mots-clésThyroidObservational studyThyroiditisGoiterRandomized controlled trialSystematic reviewCochrane LibraryAdverse effectGraves' disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background/Objectives: Thyroid disorders such as Hashimoto’s thyroiditis and Graves’ disease represent major endocrine challenges worldwide, often requiring long-term management. Recently, nutritional supplementation with selenium and myo-inositol has been proposed as a supportive strategy. This review aims to summarize the current evidence regarding their efficacy in improving thyroid function, reducing thyroid autoantibodies in Hashimoto’s disease, and restoring biochemical euthyroidism in Graves’ disease. Methods: A narrative review of the available literature was undertaken, concentrating on randomized controlled trials and observational studies evaluating selenium and myo-inositol, alone or in combination (MYO+Se), in patients with autoimmune thyroid disorders and benign thyroid nodules. Search Strategy and Study Selection: We searched MEDLINE/PubMed, Embase, Cochrane CENTRAL, and Scopus from inception to 31 July 2025. The search used Boolean operators to combine the following keywords: (“selenium” OR “selenomethionine”) AND (“myo-inositol” OR “inositol”) AND (thyroid OR Hashimoto* OR Graves’ OR hyperthyroid* OR hypothyroid* OR nodule* OR goiter OR orbitopathy). We included human studies in English. Inclusion criteria: Research designs include RCTs, quasi-experimental studies, cohort/case-control studies, and big case series (n ≥ 30). Exclusion criteria: Animal-only or in vitro studies (unless mechanistic), pediatric case reports, and editorials/commentaries. Study selection and data extraction: Two reviewers screened independently; discrepancies were settled through consensus. The data retrieved included the population, baseline iodine/selenium status (if reported), dose/formulation, treatment duration, outcomes (TSH, FT4, FT3, TPOAb, TgAb, TRAb, nodule metrics), and adverse events. Quality assessment: The risk of bias was assessed using the RoB-2 for RCTs and the Newcastle-Ottawa Scale or JBI checklists for observational studies. A qualitative synthesis emphasized study quality, consistency, directness, and accuracy. Results: Clinical research indicate that selenium supplementation may reduce thyroid peroxidase antibody (TPOAb) levels in Hashimoto’s disease, thereby attenuating autoimmune activity. Myo-inositol, particularly when combined with selenium, has been proven to improve thyroid hormone profiles while also lowering nodule size or growth. In Graves’ disease, supplementation has been linked to the restoration of biochemical euthyroidism in certain patients, albeit data are limited. Despite these encouraging results, diversity in trial design, treatment length, and dosages restrict the robustness of existing recommendations. Conclusions: Selenium and myo-inositol supplementation have shown promise as adjuvant treatments for autoimmune thyroid diseases and benign thyroid nodules. However, further large-scale, well-designed clinical trials are needed to determine the appropriate dosages, treatment duration, and patient selection criteria. Personalized supplementation solutions may improve medication efficacy and help with more comprehensive thyroid disease care.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,246
Score d'incertitude au seuil0,338

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,264 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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