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Enregistrement W4415718011 · doi:10.37275/bsm.v10i1.1486

Vitamin D in the Breast Cancer Continuum: A Systematic Review and Meta-Analysis of Primary Prevention, Patient Prognosis, and Adjunctive Treatment Response

2025· review· W4415718011 sur OpenAlexaboutno aff
Felix Setiawan, Yan Wisnu Prajoko, Niken Puruhita, Aliva Nabila Farinisa

Notice bibliographique

RevueBioscientia Medicina Journal of Biomedicine and Translational Research · 2025
Typereview
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueVitamin D Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreast cancerRandomized controlled trialVitamin D and neurologyCohortObservational studyChemotherapyPathologicalCancerCohort study

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The role of vitamin D across the breast cancer spectrum remains complex and contested. Compelling preclinical antineoplastic mechanisms contrast with inconsistent clinical findings. Large randomized controlled trials (RCTs) show null effects for primary prevention, while observational studies often link higher vitamin D status at diagnosis with better prognosis. Key conflicts include this prevention-prognosis disconnect, debates over linear versus J-shaped prognostic dose-responses, and a "receptor-status paradox" where estrogen receptor-positive (ER-positive) disease shows prognostic links, but hormone receptor-negative (HR-negative)/triple-negative (TNBC) subtypes derive greater benefit (improved pathological complete response, pCR) from vitamin D intervention during neoadjuvant chemotherapy (NACT). This study systematically synthesizes evidence across these distinct clinical contexts. Methods: Following PRISMA guidelines, we systematically reviewed PubMed, EMBASE, and CENTRAL (January 1st, 2014–September 2nd, 2025) for high-impact RCTs and large prospective cohort studies evaluating vitamin D supplementation or serum 25-hydroxyvitamin D (25(OH)D) levels regarding breast cancer incidence, prognosis (survival/recurrence), or pCR after NACT. Quality was assessed (Cochrane RoB 2; Newcastle-Ottawa Scale). Data were extracted dually. Findings were synthesized stratigraphically (prevention, prognosis, treatment). A random-effects meta-analysis pooled pCR data from NACT RCTs. Results: Six high-quality studies (3 RCTs, 3 cohorts; N=31,026) were included. (1) Prevention: The VITAL RCT (N=25,871; mean baseline 25(OH)D 30.8 ng/mL) found no reduction in incident invasive breast cancer with 2000 IU/day vitamin D3 (HR 1.02, 95% CI 0.79–1.31). (2) Prognosis: Cohort studies (N=4,835) showed higher 25(OH)D linked to better OS (Adj HR T3 vs T1: 0.72). Complexity emerged: one study linked benefit specifically to ER-positive recurrence (Adj HR 0.87), while another reported a J-shaped curve for EFS, with worse outcomes at both low (≤52 nmol/L; Adj HR 1.63) and high (≥99 nmol/L; Adj HR 1.37) levels versus intermediate. (3) Treatment: Meta-analysis of two NACT RCTs (N=310) showed vitamin D supplementation significantly increased pCR rates (38.1% vs 22.6%; Pooled RR 1.69, 95% CI 1.21–2.36; P=0.002; I²=0%). Subgroup data strongly suggested greater benefit in HR-negative/TNBC and baseline-deficient patients. Conclusion: Vitamin D supplementation appears ineffective for primary breast cancer prevention in replete populations. Its prognostic role is complex, suggesting an optimal 25(OH)D range (potentially ~30-40 ng/mL) and possible ER-specific hormonal modulation effects, though causality from observational data remains uncertain. Critically, vitamin D intervention during NACT significantly improves pCR, particularly in HR-negative/TNBC, likely via distinct chemosensitization/immunomodulatory mechanisms. This synthesis provides a framework for understanding these context-dependent roles, supporting vitamin D assessment and potentially adjunctive NACT supplementation, especially in deficient patients with aggressive subtypes, pending necessary validation in larger trials.

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)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,551
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,001
Bibliométrie0,0070,009
Études des sciences et des technologies0,0000,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,322 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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