The Association Between Vitamin D Deficiency and Insulin Resistance in Patients with Type 2 Diabetes: A Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Type 2 diabetes mellitus (T2DM) is a metabolic disorder characterized by insulin resistance and impaired glucose regulation. Emerging evidence suggests a potential link between vitamin D deficiency and insulin resistance, although findings remain inconsistent. Objective: This meta-analysis investigates the association between serum vitamin D levels and insulin resistance, measured primarily by HOMA-IR, among patients with T2DM or prediabetes. Methods: Studies were identified through a systematic search of electronic databases and included randomized controlled trials and observational studies. The pooled correlation coefficients, odds ratios, and mean differences were computed. Quality assessment was conducted using Cochrane RoB 2 and the Newcastle-Ottawa Scale. Results: A total of 15 studies involving over 12,000 participants were analyzed. The meta-analysis revealed a modest but significant inverse correlation between serum vitamin D and insulin resistance (r = -0.18, 95% CI: -0.29 to -0.08). Heterogeneity was moderate to high (I² = 67–97%), attributed to variability in vitamin D thresholds and population characteristics. Conclusion: Low vitamin D levels are modestly associated with increased insulin resistance in T2DM. While supplementation shows potential, particularly in combination therapies, further high-quality trials are necessary to establish causality and optimal therapeutic strategies.
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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 | 0,014 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,062 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».