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Enregistrement W4313312423 · doi:10.1002/ptr.7585

The effects of Gymnema Sylvestre supplementation on lipid profile, glycemic control, blood pressure, and anthropometric indices in adults: A systematic review and meta‐analysis

2022· review· en· W4313312423 sur OpenAlexaff
Mohammad Zamani, Damoon Ashtary‐Larky, Saeed Nosratabadi, Reza Bagheri, Alexei Wong, Mohammad Mahdi Rafiei, Mojtaba Mahdavi Asiabar, Pardis Khalili, Omid Asbaghi, Sayed Hossein Davoodi

Notice bibliographique

RevuePhytotherapy Research · 2022
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueParaoxonase enzyme and polymorphisms
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGymnema sylvestreMedicineBlood pressureGlycemicMeta-analysisRandomized controlled trialLipid profileInternal medicineTriglycerideBody mass indexAnthropometryBlood lipidsPhysical therapyCholesterolTraditional medicineInsulin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a growing interest in the considerable health benefits of Gymnema Sylvestre (GS) supplementation, as some studies have reported that it may improve cardiometabolic risk factors. However, the widespread impact of GS supplementation on the parameters mentioned above is not fully resolved. Consequently, this study aimed to examine the effects of GS supplementation on lipid profile, glycemic control, blood pressure, and anthropometric indices in adults. Eligible randomized controlled trials (RCT), published up to November 2021, were identified through PubMed, Scopus, and ISI Web of Science databases. Six studies were included and analyzed using a random-effects model to calculate weighted mean differences (WMDs) with 95% confidence intervals (CI). All studies were conducted in adults that used a GC supplement (>1 week) and assessed our selected cardiovascular risk factors. Outcomes revealed that GS supplementation significantly decreased triglyceride (p < .001), total cholesterol (p < .001), low-density lipoprotein (p < .001), fasting blood sugar (p < .001), and diastolic blood pressure (p = .003). Some limitations, including notable heterogeneity, low quality of studies, and lack of diversity among research participants, should be considered when interpreting our results. Our outcomes suggest that GS supplementation may improve cardiovascular risk factors. Future large-high-quality RCTs with longer duration and various populations are needed to firmly establish the clinical efficacy of the plant.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,029
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,349 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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