Effect of fenugreek (Trigonella foenum-graecumL.) intake on glycemia: a meta-analysis of clinical trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIM: Fenugreek is a herb that is widely used in cooking and as a traditional medicine for diabetes in Asia. It has been shown to acutely lower postprandial glucose levels, but the long-term effect on glycemia remains uncertain. We systematically reviewed clinical trials of the effect of fenugreek intake on markers of glucose homeostasis. METHODS: PubMed, SCOPUS, the Cochrane Trials Registry, Web of Science, and BIOSIS were searched up to 29 Nov 2013 for trials of at least 1 week duration comparing intake of fenugreek seeds with a control intervention. Data on change in fasting blood glucose, 2 hour postload glucose, and HbA1c were pooled using random-effects models. RESULTS: A total of 10 trials were identified. Fenugreek significantly changed fasting blood glucose by -0.96 mmol/l (95% CI: -1.52, -0.40; I² = 80%; 10 trials), 2 hour postload glucose by -2.19 mmol/l (95% CI: -3.19, -1.19; I² = 71%; 7 trials) and HbA1c by -0.85% (95% CI: -1.49%, -0.22%; I² = 0%; 3 trials) as compared with control interventions. The considerable heterogeneity in study results was partly explained by diabetes status and dose: significant effects on fasting and 2 hr glucose were only found for studies that administered medium or high doses of fenugreek in persons with diabetes. Most of the trials were of low methodological quality. CONCLUSIONS: Results from clinical trials support beneficial effects of fenugreek seeds on glycemic control in persons with diabetes. However, trials with higher methodology quality using a well characterized fenugreek preparation of sufficient dose are needed to provide more conclusive evidence.
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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 | 0,017 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,024 | 0,058 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».