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Enregistrement W1975591344 · doi:10.1155/2013/636053

Curcumin and Diabetes: A Systematic Review

2013· review· en· W1975591344 sur OpenAlexaff
Dongwei Zhang, Min Fu, Gao S, Jun‐Li Liu

Notice bibliographique

RevueEvidence-based Complementary and Alternative Medicine · 2013
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCurcumin's Biomedical Applications
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaMinistry of Education, IndiaMinistry of Science and Technology of the People's Republic of ChinaMinistry of Education of the People's Republic of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCurcuminCurcumaDiabetes mellitusMedicineCurcuminoidPharmacologyTraditional medicineOrlistatHyperlipidemiaObesityInternal medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Turmeric (Curcuma longa), a rhizomatous herbaceous perennial plant of the ginger family, has been used for the treatment of diabetes in Ayurvedic and traditional Chinese medicine. The active component of turmeric, curcumin, has caught attention as a potential treatment for diabetes and its complications primarily because it is a relatively safe and inexpensive drug that reduces glycemia and hyperlipidemia in rodent models of diabetes. Here, we review the recent literature on the applications of curcumin for glycemia and diabetes-related liver disorders, adipocyte dysfunction, neuropathy, nephropathy, vascular diseases, pancreatic disorders, and other complications, and we also discuss its antioxidant and anti-inflammatory properties. The applications of additional curcuminoid compounds for diabetes prevention and treatment are also included in this paper. Finally, we mention the approaches that are currently being sought to generate a "super curcumin" through improvement of the bioavailability to bring this promising natural product to the forefront of diabetes therapeutics.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,279 · 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'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

Citations374
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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