The Effect of Ginseng Supplementation on Lipid Profile: GRADE-assessedSystematic Review and Dose-response Meta-analysis of Randomized ControlledTrials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This systematic review and meta-analysis aimed to evaluate the overall impact of Panax ginseng on lipid profile by synthesizing existing evidence. Cardiovascular Disease (CVD) is the leading cause of morbidity and mortality among the elderly population, and serum lipids play a crucial role in its development. Maintaining optimal levels of triglycerides, high-density lipoprotein cholesterol, low-density lipoprotein cholesterol, and total cholesterol is essential in reducing the risk of CVD. Ginsenosides, the active constituents in ginseng, have shown positive effects on lipid metabolism. This review aimed to provide a comprehensive understanding of the potential benefits of ginseng in managing dyslipidemia, which could have significant implications for the prevention and treatment of CVD. METHODS: A comprehensive analysis of 29 Randomized Controlled Trials (RCTs) was conducted to assess the effects of ginseng supplementation on lipid profile, including Triglyceride (TG), Total Cholesterol (TC), High-density Lipoprotein Cholesterol (HDL-C), and Low-density Lipoprotein Cholesterol (LDL-C) levels. A systematic search was done in online databases, such as MEDLINE, Scopus, and Clarivate Analytics Web of Science, using relevant keywords and MeSH terms to identify relevant studies until January 2024. RESULTS: The Weighted Mean Differences (WMD) and 95% Confidence Intervals (CI) for TG, TC, LDL-C, and HDL-C did not show significant changes with ginseng supplementation. CONCLUSION: Taking into account the results, using ginseng did not have a statistically significant influence on lipid profile parameters in individuals with different health conditions. Further, well-designed RCTs focusing on specific diseases are needed to clarify the potential beneficial effects of ginseng and its derivatives on lipid profile.
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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 | 0,022 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,044 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».