Novel Multi-Ingredient Supplement Facilitates Weight Loss and Improves Body Composition in Overweight and Obese Individuals: A Randomized, Double-Blind, Placebo-Controlled Clinical Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background: Despite the growing recognition of the obesity crisis, its rates continue to rise. The current first-line therapies, such as dietary changes, energy restriction, and physical activity, are typically met with poor adherence. Novel nutritional interventions can address the root causes of obesity, including mitochondrial dysfunction, and facilitate weight loss. Objective: The objective of this study was to investigate the effects of a multi-ingredient nutritional supplement designed to facilitate mitochondrial function and metabolic health outcomes over a 12 wk period. Methods: Fifty-five overweight and/or obese participants (age (mean ± SEM): 26 ± 1; body mass index (BMI) (kg/m2): 30.5 ± 0.6) completed this double-blind, placebo-controlled clinical trial. Participants were randomized to 12 wks of daily consumption of multi-ingredient supplement (MIS; n = 28; containing 50 mg forskolin, 500 mg green coffee bean extract, 500 mg green tea extract, 500 mg beet root extract, 400 mg α-lipoic acid, 200 IU vitamin E, and 200 mg CoQ10) or control placebo (PLA, n = 27; containing microcrystalline cellulose) matched in appearance. The co-primary outcomes were bodyweight and fat mass (kg) changes. The secondary outcomes included other body composition measures, plasma markers of obesity, fatty liver disease biomarkers, resting energy metabolism, blood pressure, physical performance, and quality of life. The post-intervention differences between MIS and PLA were examined via ANCOVA which was adjusted for the respective pre-intervention variables. Results: After adjustment for pre-intervention data, there was a significant difference in weight (p < 0.001) and fat mass (p < 0.001) post-intervention between the PLA and MIS treatment arms. Post-intervention weight and fat mass were significantly lower in MIS. Significant post-intervention differences corrected for baseline were found in markers of clinical biochemistry (AST, p = 0.017; ALT, p = 0.008), molecular metabolism (GDF15, p = 0.028), and extracellular vesicle-associated miRNA species miR-122 and miR-34a in MIS (p < 0.05). Conclusions: Following the 12 wks of MIS supplementation, weight and body composition significantly improved, concomitant with improvements in molecular markers of liver health and metabolism.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».