Eicosapentaenoic acid and docosahexaenoic acid containing supplements modulate risk factors for cardiovascular disease: a meta‐analysis of randomised placebo‐control human clinical trials
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Over 200 clinical trials have examined the effect of eicosapentaenoic acid ( EPA ) and docosahexaenoic acid ( DHA ) supplements on risk factors associated with cardiovascular disease. However, an updated analysis of the evidence is lacking. The aim of the present meta‐analysis was to quantify the effect of supplements containing EPA and DHA on risk factors for cardiovascular disease. Methods An analysis was carried on 171 clinical trials with acceptable quality (Jadad score ≥3) that were identified from a comprehensive electronic search strategy of two databases (Pubmed and Cochrane Library). A random effect model was used to obtain an overall estimate on outcomes of interest. Heterogeneity between trial results was tested for using a standard chi‐squared test. Results Compared with control, EPA and DHA supplements produced significant reductions of triglycerides of 0.368 mmol L −1 [95% confidence interval ( CI) = −0.427 to −0.309], systolic blood pressure of 2.195 mmHg (95% CI = −3.172 to −1.217), diastolic blood pressure of 1.08 mmHg (95% CI = −1.716 to −0.444), heart rate of 1.37 bpm (95% CI = −2.41 to −0.325) and C‐reactive protein of 0.343 mg L −1 (95% CI = −0.454 to −0.232). This analysis indicates an increase in both low‐density lipoprotein cholesterol (mean difference = 0.150 mmol L −1 ; 95% CI = 0.058–0.243) and high‐density lipoprotein cholesterol (mean difference = 0.039 mmol L −1 ; 95% CI = 0.024–0.054). The triglyceride‐lowering effect was dose‐dependent. Conclusions The lipid‐lowering, hypotensive, anti‐arrhythmic and anti‐inflammatory actions of EPA and DHA supplements were confirmed in this analysis of randomised placebo‐control blinded clinical trials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,016 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».