Do Common Beans (Phaseolus vulgaris L.) Promote Good Health in Humans? A Systematic Review and Meta-Analysis of Clinical and Randomized Controlled Trials
Notice bibliographique
Résumé
The common bean is a nutrient-dense food empirically known to have beneficial effects on human health. Many studies have looked at the effects of “pulses” on different health issues, providing general overviews of the importance of each pulse in health studies. This study systematically reviews and provides meta-analyses of the effect of bean extract as a supplement or whole bean on four health issues (cardiovascular diseases, diabetes mellitus, obesity, and cancers) from a dissection of clinical and randomized controlled trials using human subjects. A digital search in PubMed and Google ScholarTM resulted in 340 articles, with only 23 peer-reviewed articles matching our inclusion criteria. Findings indicated that common beans reduced LDL cholesterol by 19 percent, risk of cardiovascular disease (CVD) by 11 percent, and coronary heart disease (CHD) by 22 percent. Besides this, we noted variances in the literature on cancer findings, with some authors stating it reduced the proliferation of some kinds of tumor cells and reduced the growth of polyps, while others did not specifically examine cancers but the predisposing factors alone. However, diabetes studies indicated that the postprandial glucose level at the peak of 60 min for common bean consumers was low (mean difference = −2.01; 95% CI [−4.6, −0.63]), but the difference between the treated and control was not significant, and there was a high level of heterogeneity among studies (I2 = 98%). Only obesity studies indicated a significantly high level of weight gain among control groups (mean difference = 1.62; 95% CI [0.37, 2.86]). There is a need for additional clinical trials using a standardized measure to indicate the real effect of the common bean on health.
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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 | 0,036 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,102 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».