MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2954411826 · doi:10.1136/bmj.l4697

Omega-3, omega-6, and total dietary polyunsaturated fat for prevention and treatment of type 2 diabetes mellitus: systematic review and meta-analysis of randomised controlled trials

2019· review· en· W2954411826 sur OpenAlexfundno aff
Tracey Brown, Julii Brainard, Fujian Song, Xia Wang, Asmaa Abdelhamid, Lee Hooper

Notice bibliographique

RevueBMJ · 2019
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFatty Acid Research and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPenn State College of MedicineAkershus UniversitetssykehusUniversitetet i BergenUniversità degli Studi di PaviaUniversidad de ValladolidRoyal Adelaide HospitalUniversity of WollongongNational Institutes of HealthRijksuniversiteit GroningenUniversity of BristolUniversity of PennsylvaniaUniversity of AberdeenCommonwealth Scientific and Industrial Research OrganisationOdense UniversitetshospitalUniversity of SouthamptonVirginia Commonwealth UniversityMcMaster UniversityWageningen University and ResearchLondon School of Hygiene and Tropical MedicineTehran University of Medical Sciences and Health ServicesPennsylvania State UniversityIstituto di Ricerche Farmacologiche Mario Negri - IRCCS
Mots-clésMedicineDiabetes mellitusInternal medicineConfidence intervalRelative riskMeta-analysisRandomized controlled trialType 2 diabetesInsulin resistancePolyunsaturated fatty acidInsulinEndocrinologyFatty acidChemistryBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objective To assess effects of increasing omega-3, omega-6, and total polyunsaturated fatty acids (PUFA) on diabetes diagnosis and glucose metabolism. Design Systematic review and meta-analyses. Data sources Medline, Embase, Cochrane CENTRAL, WHO International Clinical Trials Registry Platform, Clinicaltrials.gov, and trials in relevant systematic reviews. Eligibility criteria Randomised controlled trials of at least 24 weeks’ duration assessing effects of increasing α-linolenic acid, long chain omega-3, omega-6, or total PUFA, which collected data on diabetes diagnoses, fasting glucose or insulin, glycated haemoglobin (HbA1c), and/or homoeostatic model assessment for insulin resistance (HOMA-IR). Data synthesis Statistical analysis included random effects meta-analyses using relative risk and mean difference, and sensitivity analyses. Funnel plots were examined and subgrouping assessed effects of intervention type, replacement, baseline risk of diabetes and use of antidiabetes drugs, trial duration, and dose. Risk of bias was assessed with the Cochrane tool and quality of evidence with GRADE. Results 83 randomised controlled trials (mainly assessing effects of supplementary long chain omega-3) were included; 10 were at low summary risk of bias. Long chain omega-3 had little or no effect on likelihood of diagnosis of diabetes (relative risk 1.00, 95% confidence interval 0.85 to 1.17; 58 643 participants, 3.7% developed diabetes) or measures of glucose metabolism (HbA1cmean difference −0.02%, 95% confidence interval −0.07% to 0.04%; plasma glucose 0.04, 0.02 to 0.07, mmol/L; fasting insulin 1.02, −4.34 to 6.37, pmol/L; HOMA-IR 0.06, −0.21 to 0.33). A suggestion of negative outcomes was observed when dose of supplemental long chain omega-3 was above 4.4 g/d. Effects of α-linolenic acid, omega-6, and total PUFA on diagnosis of diabetes were unclear (as the evidence was of very low quality), but little or no effect on measures of glucose metabolism was seen, except that increasing α-linolenic acid may increase fasting insulin (by about 7%). No evidence was found that the omega-3/omega-6 ratio is important for diabetes or glucose metabolism. Conclusions This is the most extensive systematic review of trials to date to assess effects of polyunsaturated fats on newly diagnosed diabetes and glucose metabolism, including previously unpublished data following contact with authors. Evidence suggests that increasing omega-3, omega-6, or total PUFA has little or no effect on prevention and treatment of type 2 diabetes mellitus. Systematic review registration PROSPERO CRD42017064110.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,056
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,967
Score d'incertitude au seuil0,116

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,056
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0330,040
Bibliométrie0,0110,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,203
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,242 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations316
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMJMême sujetFatty Acid Research and HealthTravaux en français237 207