The safety and effectiveness of commonly-marketed natural supplements for weight loss in populations with obesity: A critical review of the literature from 2006 to 2016
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To evaluate the evidence published from 2006 to 2016 on the effectiveness and safety of commonly used natural supplements for weight loss in individuals with obesity.Methods: Amazon and Google were searched for names of mono-agent natural supplements marketed for weight loss and a list of the 10 supplements was created. Google Scholar, Pubmed, Science Direct, and the Cochrane Library were searched for articles that met inclusion.Results: At least one article was published on the effectiveness or safety of bitter orange, capsinoid, carnitine, chromium picolinate, Coleus forskohlii, conjugated linoleic acid, glucomannan, green tea and psyllium for weight loss in populations with obesity from 2006 to 2016. There was insufficient evidence to suggest that the natural supplements examined contribute to significant weight loss, with the exception of perhaps glucomannan in the form of PGX. In general, the majority of side-effects reported were minor to moderate, and gastrointestinal-related. However, in some cases extreme side-effects such as liver and kidney failure were observed.Conclusion: Contrary to popular belief, results of this review suggest that the use of natural supplements for weight loss are unlikely to contribute to meaningful weight loss and in some cases may contribute to harm.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».