Complementary and alternative medicine for the treatment of type 2 diabetes.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To review clinical evidence supporting complementary and alternative medicine interventions for improving glycemic control in type 2 diabetes mellitus. QUALITY OF EVIDENCE: MEDLINE and EMBASE were searched from January 1966 to August 2008 using the term type 2 diabetes in combination with each of the following terms for specific therapies selected by the authors: cinnamon, fenugreek, gymnema, green tea, fibre, momordica, chromium, and vanadium. Only human clinical trials were selected for review. MAIN MESSAGE: Chromium reduced glycosylated hemoglobin (HbA(1c)) and fasting blood glucose (FBG) levels in a large meta-analysis. Gymnema sylvestre reduced HbA(1c) levels in 2 small open-label trials. Cinnamon improved FBG but its effects on HbA(1c) are unknown. Bitter melon had no effect in 2 small trials. Fibre had no consistent effect on HbA(1c) or FBG in 12 small trials. Green tea reduced FBG levels in 1 of 3 small trials. Fenugreek reduced FBG in 1 of 3 small trials. Vanadium reduced FBG in small, uncontrolled trials. There were no trials evaluating microvascular or macrovascular complications or other clinical end points. CONCLUSION: Chromium, and possibly gymnema, appears to improve glycemic control. Fibre, green tea, and fenugreek have other benefits but there is little evidence that they substantially improve glycemic control. Further research on bitter melon and cinnamon is warranted. There is no complementary and alternative medicine research addressing microvascular or macrovascular clinical outcomes.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 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 ».