Effect of omega-3 fatty acids supplementation on adipokines: a systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials
Notice bibliographique
Résumé
Background Although a large body of literature reported the beneficial effects of omega-3 fatty acids (omega-3 FAs) consumption on adipokines levels, but recent findings from clinical trials are not univocal. The aim of this systematic review and meta-analysis was to evaluate the effect of omega-3 FAs supplements on adipokines.Methods We searched Medline, Web of Science, Scopus, Embase, and Cochrane Library from inception to August 2020 without any particular language limitations. Outcomes were summarized as standardized mean difference (SMD) with 95% confidence intervals (CIs) estimated from Hedge's g and random effects modeling.Results Fifty-two trials involving 4,568 participants were included. Omega-3 FAs intake was associated with a significant increase in plasma adiponectin levels (n = 43; 3,434 participants; SMD: 0.21, 95% CI: 0.04, 0.37; p = 0.01; I2= 80.14%). This meta-analysis indicates that supplementing participants with omega-3 fatty acids more than 2000 mg daily and more than 10 weeks resulted in a significant and more favorable improvement in plasma adiponectin levels. However, omega-3 FAs intake had no significant effect on leptin levels (SMD: −0.02, 95% CI: −0.20, 0.17, I2= 54.13%).Conclusion The evidence supports a beneficial effect of omega-3 FAs intake on serum adiponectin levels but does not appear to impact on leptin concentrations. Larger well-designed RCTs are still required to evaluate the effect of omega-3 FAs on leptin in specific diseases.
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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 | 0,020 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,026 | 0,041 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 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 ».