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Enregistrement W4415775450 · doi:10.37349/eemd.2025.101438

Bidirectional relationship between vitamin D deficiency and type 1/type 2 diabetes mellitus: a systematic review and meta-analysis

2025· article· en· W4415775450 sur OpenAlexaboutno aff
Hui-Ling Huang, S Y Shi, Dongsheng Li

Notice bibliographique

RevueExploration of Endocrine and Metabolic Diseases · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVitamin D Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiabetes mellitusvitamin D deficiencyType 2 Diabetes MellitusOdds ratioType 2 diabetesVitamin D and neurologyCohort studyObservational studyMeta-analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Diabetes mellitus and vitamin D deficiency (VDD) are widespread global health concerns with overlapping metabolic risks. Emerging evidence suggests a bidirectional relationship: VDD exacerbates insulin resistance, whereas diabetes mellitus disrupts vitamin D metabolism. Methods: This meta-analysis was registered prospectively (PROSPERO CRD42025639951). We conducted a comprehensive search of PubMed, Embase, Web of Science, and the Cochrane Library from their inception to January 2025 for observational studies examining the bidirectional associations between VDD and diabetes mellitus. Studies were eligible if they (1) employed cohort or case-control designs, (2) defined VDD as serum 25-hydroxyvitamin D [25(OH)D] < 20 ng/mL, and (3) diagnosed diabetes mellitus according to the American Diabetes Association (ADA) criteria. Two reviewers independently extracted data and assessed study quality using the Newcastle-Ottawa scale. Pooled odds ratios (ORs) and 95% confidence intervals (CIs) were calculated using random-effects models (STATA 15.1 and RevMan 5.4). Results: Among 53 studies (n = 552,032), individuals with VDD had a 53% increased risk of developing type 2 diabetes mellitus (T2DM) (OR = 1.53, 95% CI: 1.38–1.70). Conversely, individuals with type 1 diabetes mellitus (T1DM) and T2DM had a 2.02-fold and 2.62-fold increased risk of VDD, respectively. Subgroup analyses demonstrated stronger associations in Asian populations (T1DM: OR = 2.21; Europe: OR = 1.65; P < 0.05 for regional difference) and among normal-weight T2DM patients (OR = 7.68, compared to obese: OR = 5.21). Discussion: This meta-analysis reveals a bidirectional link between VDD and diabetes mellitus, emphasizing subtype- and phenotype-specific risk profiles. Clinically, routine monitoring of serum 25(OH)D levels is recommended for diabetic patients, particularly in high-risk subgroups such as individuals with T1DM or lean T2DM phenotypes, and suggests targeted vitamin D supplementation for high-risk groups. On a public health scale, fortifying staple foods with vitamin D in regions with high deficiency rates, such as Asia, could alleviate the dual burden of VDD and diabetes mellitus.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
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: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,040
Bibliométrie0,0070,009
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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,284 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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