Diabetes Control: Is Vinegar a Promising Candidate to Help Achieve Targets?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Renewed interest in vinegar as a glucose-lowering agent led to several small trials in the recent past. However, none of the trials could independently provide sufficient evidence. OBJECTIVES: Our review aimed to obtain reliable estimates of effects of vinegar on short-term and long-term blood glucose control. METHODS: Large bibliographic databases were searched from inception to date of search without language and publication date restrictions. All clinical trials evaluating effect of vinegar on diabetes mellitus patients were eligible. Two authors independently extracted data on fasting and 2-hour postprandial blood glucose, insulin, and HbA1c levels at the various time points. MS Excel, SAS® v9.3, and RevMan v5.3 were used for data analysis. RESULTS: = 0%). Other long-term outcomes favored vinegar but were not significant. Short-term outcomes showed significantly lower pooled mean difference in glucose levels at 30 minutes in the vinegar group. Readings at 60, 90, and 120 minutes were lower in the vinegar group but not statistically significant. Adverse effects profile also favored the vinegar group. CONCLUSIONS: It is worthwhile to carry out carefully planned large trails to determine the efficacy and effectiveness of vinegar as an adjunct treatment modality.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».