The Effects of Coenzyme Q10 Supplementation on Lipid Profiles Among Patients with Metabolic Diseases: A Systematic Review and Meta-analysis of Randomized Controlled Trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVE: Oxidative stress and inflammation are key parameters in developing metabolic disorders. Hence, antioxidant intake might be an appropriate approach. Several studies have evaluated the effect of coenzyme Q10 (CoQ10) supplementation on lipid profile among patients with metabolic diseases, though findings are controversial. The aim of this systematic review and meta-analysis was to determine the effects of CoQ10 supplementation on lipid profile in patients with metabolic disorders. METHODS: We searched PubMed, EMBASE, Web of Science and Cochrane Library databases until July 2017. Prospective clinical trials were selected assessing the effect of CoQ10 supplementation on different biomarkers. Two reviewers independently assessed the eligibility of studies, extracted data, and evaluated the risk of bias of included studies. A fixed- or random-effects model was used to pool the data, which expressed as a standardized mean difference with 95% confidence interval. Heterogeneity was measured using a Q-test and with I2 statistics. RESULTS: A total of twenty-one controlled trials (514 patients and 525 controls) were included. The meta-analysis indicated a significant reduction in serum triglycerides levels (SMD -0.28; 95% CI, -0.56, -0.005). CoQ10 supplementation also decreased total-cholesterol (SMD -0.07; 95% CI, -0.45, 0.31), increased LDL- (SMD 0.04; 95% CI, -0.27, 0.36), and HDL-cholesterol levels (SMD 0.10; 95% CI, -0.32, 0.51), not statistically significant. CONCLUSION: CoQ10 supplementation may significantly reduce serum triglycerides levels, and help to improve lipid profiles in patients with metabolic disorders. Additional prospective studies are recommended using higher supplementation doses and longer intervention period.
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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 | 0,017 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,025 | 0,038 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 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 ».