DIET, EXERCISEREGIMENS AND MEDICATIONSTHAT ALTER BLOOD LEPTIN, ADIPONECTIN LEVELS AND ADIPONECTIN/LEPTIN RATIO TO PREVENT AND CONTROL CARDIO METABOLIC DISEASES DEVELOPMENT AND PROGRESSION
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: High adiponectin and low leptin levels in serum are associated with less risk of insulin resistance, hypertension, atherosclerosis and a favorable lipid profile. In this systematic review, our objective was to determine effective diet changes, exercise and medications to achieve a favorable adiponectin/leptin ratio that decrease the risk of cardio metabolic conditions. Methods: After searching the literature in PubMed, MEDLINE, Google scholar and Cochrane library, we included randomized controlled trials and observational studies done on human participants regardless of age, BMI, sex and co-morbid conditions and studies that compared or assessed effects of interventions like diet, exercise or medications for more than two weeks on blood leptin and adiponectin levels. Follow up studies, animal studies and the studies in which adiponectin and leptin levels were not specified were excluded from the review. We screened 118 studies, data was retrieved from 70 studies out of which 36 studies were eligible for quality assessment. We used Cochrane risk of bias tool for randomized controlled trials and new castle Ottawa scale for observational studies for their quality assessment. Finally, we included 22 randomized controlled trials and 2 observational studies. Findings: The supplements, diet and exercise regimens and medications that were studied, many of them showed desirable changes in adipokine levels. Some of these regimens have not shown changes from baseline. Conclusions: Exercise, diet modifications and medications like Orlistat, Resveratrol, Pioglitazone should be used to target the adipokine levels to reduce cardiometabolic disease risk and progression.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».