The Effects of Folate Supplementation on Diabetes Biomarkers Among Patients with Metabolic Diseases: A Systematic Review and Meta-Analysis of Randomized Controlled Trials
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Although several studies have evaluated the effect of folate supplementation on diabetes biomarkers among patients with metabolic diseases, findings are inconsistent. This review of randomized controlled trials (RCTs) was performed to summarize the evidence on the effects of folate supplementation on diabetes biomarkers among patients with metabolic diseases. Randomized-controlled trials (RCTs) published in PubMed, EMBASE, Web of Science and Cochrane Library databases up to 1 September 2017 were searched. Two review authors independently assessed study eligibility, extracted data, and evaluated risk of bias of included studies. Heterogeneity was measured with a Q-test and with I2 statistics. Data were pooled by using the fix or random-effect model based on the heterogeneity test results and expressed as standardized mean difference (SMD) with 95% confidence interval (CI). A total of sixteen randomized controlled trials involving 763 participants were included in the final analysis. The current meta-analysis showed folate supplementation among patients with metabolic diseases significantly decreased insulin (SMD –1.28; 95% CI, –1.99, –0.56) and homeostasis model assessment of insulin resistance (HOMA-IR) (SMD –1.28; 95% CI, –1.99, –0.56). However, folate supplementation did not affect fasting plasma glucose (FPG) (SMD –0.30; 95% CI, –0.63, 0.02) and hemoglobin A1C (HbA1c) (SMD –0.29; 95% CI, –0.61, 0.03). The results of this meta-analysis study demonstrated that folate supplementation may result in significant decreases in insulin levels and HOMA-IR score, but does not affect FPG and HbA1c levels among patients with metabolic diseases.
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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 | 0,021 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,024 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».