A dose-response and meta-analysis of phytosterols consumption on liver enzymes
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The results of human studies evaluating the efficacy of plant Phytosterols on liver function were inconsistent. Therefore, the purpose of this paper is to eliminate these controversies about the Phytosterols consumption on liver serum biochemistry in adult subjects. Design/methodology/approach The literatures systematically searched throughout PubMed and Scopus databases up to June 2018; it was conducted by using related keywords. Estimates of effect sizes were expressed based on weighted mean difference (WMD) and 95% CI from the random-effects model (erSimonian and Laird method). Heterogeneity across studies was assessed by using I2 index. Eighteen studies reported the effects of Phytosterols (PS) supplementation on liver serum biochemistry. Findings The current meta-analysis did not show a significant effect on ALT (MD: 0.165 U/L, 95% CI: −1.25, 1.58, p = 0.820), AST (MD: −0.375 IU/Liter, 95% CI: −1.362, 0.612, p = 0.457), ALP (MD: 0.804 cm, 95% CI: −1.757, 3.366, p = 0.538), GGT (MD: 0.431 U/L, 95% CI: −1.803, 2.665, p = 0.706) and LDH (MD: 0.619 U/L, 95% CI: −4.040, 5.277, p = 0.795) following PS consumption. Originality/value The authors found that no protective or toxic effects occur after the consumption of Phytosterols on liver enzymes including ALT, AST, ALP, LDH and GGT.
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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 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,058 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».