The Effects of Coenzyme Q10 Supplementation on Metabolic Profiles of Patients with Chronic Kidney Disease: A Systematic Review and Meta-analysis of Randomized Controlled Trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This systematic review and meta-analysis of Randomized Controlled Trials (RCTs) were conducted to determine the effects of coenzyme Q10 (CoQ10) supplementation on metabolic profiles of patients diagnosed with Chronic Kidney Disease (CKD). METHODS: Two independent reviewers systematically searched online databases including PubMed, Cochrane Library, and Web of Science databases, Scopus, EMBASE until July 2018 to identify eligible clinical trials. The heterogeneity across included trials was assessed using Cochran's Q test and I-square (I2) statistic. Cochrane Collaboration risk of bias tool was applied to evaluate the quality of selected RCTs. Standardized mean difference (SMD) and 95% Confidence Interval (CI) between two groups of intervention were used to determine pooled effect sizes. RESULTS: Out of 721 potential papers, 7 RCTs were appropriate to be included in our meta-analysis. The pooled results revealed that CoQ10 supplementation significantly reduced total-cholesterol (SMD=-0.58; CI, -0.94, - 0.21; P=0.002; I2: 54.9), LDL-cholesterol (SMD=-0.47; 95% CI, -0.78, -0.17; P=0.003; I2:00.0), malondialdehyde (MDA) (SMD=-3.0; 95% CI, -5.10, -0.90; P=0.005; I2: 95.4) and creatinine levels (SMD=-1.65; 95% CI, - 2.75, -0.54; P=0.003; I2: 95.0) in patients diagnosed with CKD. Triglycerides, HDL-cholesterol, fasting glucose, insulin, homeostasis model assessment of insulin resistance (HOMA-IR), and C-reactive protein (CRP) concentrations did not affect following CoQ10 supplementation. CONCLUSION: Overall, the current meta-analysis demonstrated that CoQ10 supplementation significantly improved metabolic profile in patients with CKD by reducing total cholesterol, LDL-cholesterol, MDA and creatinine levels, yet it did not affect fasting glucose, insulin, HOMA-IR, and CRP concentrations.
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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 | 0,030 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,028 | 0,043 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 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 ».