Effect of Fish Oil on Insulin Sensitivity in Children: A Systematic Review and Meta-Analysis of Randomized, Controlled Trials
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Fish oil has been shown to reduce the risk of metabolic disorders. However, the effects of fish oil intervention on glucose metabolism and insulin sensitivity are still controversial, especially in children. The current meta-analysis aimed to evaluate the effects of fish oil intervention on insulin sensitivity in children. METHODS: The Cochrane Library, PubMed, Embase, Web of Science, ClinicalTrials.gov and China National Knowledge Infrastructure databases were searched up to August 2020 for relevant studies evaluating fish oil intake compared with placebo on insulin sensitivity indications (Homeostatic Model for Insulin Resistance). A fixed-effects model was used to calculate the pooled effect. RESULTS: A total of 13 studies with 1,132 participants (567 in placebo group and 565 in fish oil group) were included in the meta-analysis. Compared with the placebo group, fish oil intervention had beneficial effects on insulin sensitivity in the pooled analysis (weighted mean difference, -0.219; 95% confidence interval, -0.392 to -0.046; p=0.013). In subgroup analyses, when the fish oil intervention period was short-term (≤6 months), low dose (eicosapentaenoic acid + docosahexaenoic acid dose <1.5 g/day) and high ratio (eicosapentaenoic acid to docosahexaenoic acid ≥1), it could improve insulin sensitivity. No heterogeneity was found for the pooled and subgroup analyses. CONCLUSION: Fish oil intervention has a beneficial effect on insulin sensitivity in children.
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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 | 0,008 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,029 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».