African Mango (Irvingia gabonensis) Extract for Weight Loss: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The objective of this review is to assess the effectiveness and safety of African mango (Irvingia gabonensis) extract on weight loss in humans. Design: A systematic review of articles evaluating the effect of African mango, IGOB131, dikanut, bush mango or Irvingia gabonensis on weight and obesity was conducted. Population: Three randomized, controlled trials were identified and met criteria for inclusion in the review with a total of 214 subjects receiving Irvingia gabonensis at various doses alone or in combination with other dietary supplements versus placebo over a period of four to ten weeks. Results: All studies demonstrated a decrease in weight ranging from 4-12kg (p<0.05). Other measures of weight loss including body fat percentage (p<0.05) and waist circumference (p<0.01) were also significantly decreased by Irvingia gabonensis. Improvements were also seen in total cholesterol, low density lipoprotein and fasting blood glucose. Few adverse events were reported but include insomnia, flatulence and headache. Conclusions: Irvingia gabonensis demonstrates potential for significant weight loss of up to 12 kilograms in overweight and obese subjects over a period of 10 weeks with few reported adverse events. Larger studies including subjects from multiple countries for 6 to 12 months should be conducted to elucidate the long-term effects in various populations.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».