The effects of alpha-lipoic acid supplementation on inflammatory markers among patients with metabolic syndrome and related disorders: a systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials
Notice bibliographique
Résumé
This systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials (RCTs) was conducted to determine the effect of alpha-lipoic acid (ALA) supplementation on the inflammatory markers among patients with metabolic syndrome (MetS) and related disorders. We searched the following databases until November 2017: PubMed, MEDLINE, EMBASE, Web of Science, and Cochrane Central Register of Controlled Trials. Three reviewers independently assessed study eligibility, extracted data, and evaluated risk of bias of included primary studies. Statistical heterogeneity was assessed using Cochran’s Q test and I-square (I 2 ) statistic. Data were pooled by using the random-effect model and standardized mean difference (SMD) was considered as the summary effect size. Eighteen trials out of 912 potential citations were found to be eligible for our meta-analysis. The findings indicated that ALA supplementation significantly decreased C-reactive protein (CRP) (SMD = − 1.52; 95% CI, − 2.25, − 0.80; P < 0.001), interlokin -6 (IL-6) (SMD = − 1.96; 95% CI, − 2.60, − 1.32; P < 0.001), and tumor necrosis factor alpha levels (TNF-α) (SMD = − 2.62; 95% CI, − 3.70, − 1.55; P < 0.001) in patients diagnosed with metabolic diseases. In summary, the current meta-analysis demonstrated the promising impact of ALA administration on decreasing inflammatory markers such as CRP, IL-6 and TNF-α among patients with MetS and related disorders.
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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 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,027 | 0,042 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| 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 ».