The Effects of L-Carnitine Supplementation on Serum Lipids: A Systematic Review and Meta-Analysis of Randomized Controlled Trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The findings of trials investigating the effects of L-carnitine administration on serum lipids are inconsistent. This meta-analysis of randomized controlled trials (RCTs) was performed to summarize the effects of L-carnitine intake on serum lipids in patients and healthy individuals. METHODS: Two authors independently searched electronic databases including MEDLINE, EMBASE, Cochrane Library, Web of Science, PubMed and Google Scholar from 1990 until August 1, 2019, in order to find relevant RCTs. The quality of selected RCTs was evaluated using the Cochrane Collaboration risk of bias tool. Cochrane's Q test and I-square (I2) statistic were used to determine the heterogeneity across included trials. Weight mean difference (SMD) and 95% CI between the two intervention groups were used to determine pooled effect sizes. Subgroup analyses were performed to evaluate the source of heterogeneity based on suspected variables such as, participant's health conditions, age, dosage of L-carnitine, duration of study, sample size, and study location between primary RCTs. RESULTS: Out of 3460 potential papers selected based on keywords search, 67 studies met the inclusion criteria and were eligible for the meta-analysis. The pooled results indicated that L-carnitine administration led to a significant decrease in triglycerides (WMD: -10.35; 95% CI: -16.43, -4.27), total cholesterol (WMD: -9.47; 95% CI: - 13.23, -5.70) and LDL-cholesterol (LDL-C) concentrations (WMD: -6.25; 95% CI: -9.30, -3.21), and a significant increase in HDL-cholesterol (HDL-C) levels (WMD: 1.39; 95% CI: 0.21, 2.57). L-carnitine supplementation did not influence VLDL-cholesterol concentrations. When we stratified studies for the predefined factors such as dosage, and age, no significant effects of the intervention on triglycerides, LDL-C, and HDL-C levels were found. CONCLUSION: This meta-analysis demonstrated that L-carnitine administration significantly reduced triglycerides, total cholesterol and LDL-cholesterol levels, and significantly increased HDL-cholesterol levels in the pooled analyses, but did not affect VLDL-cholesterol levels; however, these findings were not confirmed in our subgroup analyses by participant's health conditions, age, dosage of L-carnitine, duration of study, sample size, and study location.
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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 | 0,013 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,025 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».