Effects of garlic supplementation on oxidative stress and antioxidative capacity biomarkers: A systematic review and meta‐analysis of randomized controlled trials
Notice bibliographique
Résumé
Evidence suggests that garlic supplementation may have an effect on oxidative stress by augmenting the rate of enzymatic and non‐enzymatic antioxidants and diminishing pro‐oxidant enzymes. Given inconsistencies across studies, we aimed to systematically review the current literature and quantify the effects of garlic supplementation on oxidative stress. We conducted a systematic search with multiple databases (Scopus, PubMed, and Web of Science) to find relevant articles published prior to October 2020. Results were reported as bias‐corrected standardized mean difference (Hedges' g) with 95% confidence intervals (CI) using random‐effects models. Cochrane's Q and I squared (I2) tests were used to determine heterogeneity among the studies included. Twelve randomized controlled trials (RCTs) were included. Garlic doses ranged from 80 to 4,000 mg/day, and intervention duration varied between 2 and 24 weeks. Garlic supplementation increased serum level of total antioxidant capacity (TAC) (Hedges' g: 2.77, 95% CI: 1.37 to 4.17, p < 0.001) and superoxide dismutase (SOD) (Hedges' g: 13.76, 95% CI: 4.24 to 23.29, p = 0.004), while it reduced the malondialdehyde serum level (MDA) (Hedges' g: ‐1.94, 95% CI: −3.17 to −0.70, p = 0.002). Due to limited data available, glutathione (GSH) was not considered for the current meta‐analysis. The nonlinear dose‐response effect of garlic supplementation was not observed with regard to serum TAC and MDA levels (TAC: p‐nonlinearity = 0.398; MDA: p‐nonlinearity = 0.488). Garlic supplementation appears to improve serum levels of TAC, MDA, and SOD. Garlic supplementation may be useful to reduce oxidative stress and related diseases. Future studies with large sample sizes and longer duration are required to confirm these findings.
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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 | 0,016 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,034 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».