The effects of spirulina on glycemic control and serum lipoproteins in patients with metabolic syndrome and related disorders: A systematic review and meta‐analysis of randomized controlled trials
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this systematic review and meta‐analysis was to evaluate the effects of spirulina on glycemic control and serum lipoproteins in patients with metabolic syndrome (MetS) and related disorders. Two independent authors systematically searched online database including EMBASE, Scopus, PubMed, Cochrane Library, and Web of Science from inception until April 30, 2019. The Cochrane Collaboration's risk of bias tool was applied to assess the methodological quality of included trials. The heterogeneity among the included studies was assessed using Cochrane's Q test and I ‐square ( I 2 ) statistic. Pooling effect sizes from studies showed a significant reduction in fasting plasma glucose (FPG; weighted mean difference [WMD]: −10.31; 95% confidence interval, CI [−16.21, −4.42]) and insulin concentrations (WMD: −0.53; 95% CI [−0.62, −0.44]) following the administration of spirulina. Pooled analysis showed also a significant reduction in total cholesterol (WMD: −20.50; 95% CI [−38.25, −2.74]), low‐density lipoprotein cholesterol (LDL‐C; WMD: −19.02; 95% CI [−36.27, −1.78]), and very low‐density lipoprotein cholesterol (VLDL‐C) concentrations (WMD: −6.72; 95% CI [−9.19, −4.26]) and a significant increase in high‐density lipoprotein cholesterol (HDL‐C) levels (WMD: 1.42; 95% CI [0.16, 2.68]) following spirulina therapy. This meta‐analysis demonstrated the beneficial effects of spirulina supplementation on improving FPG, insulin, total cholesterol, LDL‐C, VLDL‐C, and HDL‐C levels in patients with MetS and related disorders.
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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 | 0,029 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,056 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».