The Effects of Melatonin Supplementation on Glycemic Control: A Systematic Review and Meta-Analysis of Randomized Controlled Trials
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials (RCTs) was conducted to clarify the effect of melatonin supplementation on glycemic control. Databases including PubMed, MEDLINE, EMBASE, Web of Science, and Cochrane Central Register of Controlled Trials were searched until July 30th, 2018. Two reviewers independently assessed study eligibility, extracted data, and evaluated the risk of bias for included trials. Heterogeneity among included studies was assessed using Cochran’s Q test and I-square (I2) statistic. Data were pooled using random-effect models and standardized mean difference (SMD) was considered as the overall effect size. Twelve trials out of 292 selected reports were identified eligible to be included in current meta-analysis. The pooled findings indicated that melatonin supplementation significantly reduced fasting glucose (SMD=–6.34; 95% CI, –12.28, –0.40; p=0.04; I2: 65.0) and increased the quantitative insulin sensitivity check index (QUICKI) (SMD=0.01; 95% CI, 0.00, 0.02; p=0.01; I2: 0.0). However, melatonin administration did not significantly influence insulin levels (SMD=–1.03; 95% CI, –3.82, 1.77; p=0.47; I2: 0.53), homeostasis model assessment of insulin resistance (HOMA-IR) (SMD=–0.34; 95% CI, –1.25, 0.58; p=0.37; I2: 0.37) or HbA1c levels (SMD=–0.22; 95% CI, –0.47, 0.03; p=0.08; I2: 0.0). In summary, the current meta-analysis showed a promising effect of melatonin supplementation on glycemic control through reducing fasting glucose and increasing QUICKI, yet additional prospective studies are recommended, using higher supplementation doses and longer intervention period, to confirm the impact of melatonin on insulin levels, HOMA-IR and HbA1c.
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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 | 0,024 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,023 | 0,036 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».