Effect of fenugreek (Trigonella foenum-graecumL.) intake on glycemia: a meta-analysis of clinical trials
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,019 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,028 | 0,025 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle