Effects of quercetin supplementation on glycemic control 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 was performed to determine the effect of quercetin supplementation on glycemic control among patients with metabolic syndrome and related disorders. Databases including PubMed, MEDLINE, EMBASE, Web of Science, and Cochrane Central Register of Controlled Trials were searched until August 30, 2018. Nine studies with 10 effect sizes out of 357 selected reports were identified eligible to be included in current meta-analysis. The pooled findings indicated that quercetin supplementation did not affect fasting plasma glucose (FPG), homeostasis model of assessment-estimated insulin resistance, and hemoglobin A1c levels. In subgroup analysis, quercetin supplementation significantly reduced FPG in studies with a duration of ≥8 weeks (weighted mean difference [WMD]: -0.94; 95% confidence interval [CI; -1.81, -0.07]) and used quercetin in dosages of ≥500 mg/day (WMD: -1.08; 95% CI [-2.08, -0.07]). In addition, subgroup analysis revealed a significant reduction in insulin concentrations following supplementation with quercetin in studies that enrolled individuals aged <45 years (WMD: -1.36; 95% CI [-1.76, -0.97]) and that used quercetin in dosages of ≥500 mg/day (WMD: -1.57; 95% CI [-1.98, -1.16]). In summary, subgroup analysis based on duration of ≥8 weeks and used quercetin in dosages of ≥500 mg/day significantly reduced FPG levels.
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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 | 0,014 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,038 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».