Complementary administration of curcumin in PCOS: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The clinical benefit of curcumin, the active ingredient in turmeric, among women diagnosed with polycystic ovarian syndrome (PCOS) is unclear. In this systematic review, we aim to provide a brief review of the existing literature on the association between curcumin supplementation and PCOS. EVIDENCE ACQUISITION: Published articles relevant to the topic was obtained through extensive search using relevant keywords such as "polycystic ovarian syndrome," "PCOS," "turmeric," and "curcumin." Inclusion criteria included studies that investigated PCOS and turmeric/curcumin, while studies that investigated the use of curcumin in other gynecological disorders, infertility, rodent studies, and non-RCTs were excluded. EVIDENCE SYNTHESIS: A total of 14 articles were found and only five studies were incorporated based on the exclusion criteria. The main findings were that curcumin supplementation aids in improvement of lipid and glycemic profiles, Body Mass Index (BMI) and lowers androgen levels associated with PCOS. CONCLUSIONS: We shed light on additional therapeutic management for PCOS other than the conventional treatment. Further studies are required with larger sample sizes and diverse patient population to derive definitive conclusions regarding benefits of curcumin supplementation in PCOS.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».