Magnesium Replacement Does Not Improve Insulin Resistance in Patients With Metabolic Syndrome: A 12-Week Randomized Double-Blind Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To evaluate the effect of magnesium (Mg) replacement on insulin resistance and cardiovascular risk factors in women with metabolic syndrome (MS) without diabetes. METHODS: This 12-week clinical randomized double-blind study compared the effects of 400 mg/day of Mg with those of a placebo (n = 72) on fasting glucose, insulin, HOMA-IR, lipid profile and CRP. Mg was measured in serum (SMg) and in mononuclear cells (MMg). RESULTS: Hypomagnesemia (SMg < 1.7 mg/dL) was seen in 23.2% of patients and intracellular depletion in 36.1% of patients. The MMg means were lower in patients with obesity (0.94 ± 0.54 μg/mg vs. 1.19 ± 0.6 μg/mg, P = 0.04), and insulin resistance (0.84 ± 0.33 μg/mg vs. 1.14 ± 0.69 µg/mg, P < 0.05). Mg replacement did not alter SMg (1.82 ± 0.14 mg/dL vs. 1.81 ± 0.16 mg/dL, P = 0.877) and tended to increment MMg (0.90 ± 0.40 μg/mg vs. 1.21 ± 0.73 μg/mg, P = 0.089). HOMA-IR did not alter in interventions nor in placebo group (3.2 ± 2.0 to 2.8 ± 1.9, P = 0.368; 3.6 ± 1.9 to 3.2 ± 1.8, respectively), neither did other metabolic parameters. CONCLUSION: Serum and intracellular Mg depletion is common in patients with MS; however, Mg replacement in recommended dosage did not increase significantly Mg levels, neither reduced insulin resistance or metabolic control.
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 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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».