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Enregistrement W4402946238 · doi:10.1016/j.jff.2024.106461

The effect of algae supplementation on lipid profile and blood pressure in adults: A systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials

2024· review· en· W4402946238 sur OpenAlexaff
Pishva Arzhang, Hana Arghavan, Shervin Kazeminejad, Farzad Mohammadi, Mohammadreza Moradi Baniasadi, Narges Ghorbani Bavani, Hazhir Darvishi, Leila Azadbakht

Notice bibliographique

RevueJournal of Functional Foods · 2024
Typereview
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueAlgal biology and biofuel production
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeta-analysisRandomized controlled trialLipid profileBlood pressureMedicineBiologyInternal medicineCholesterol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• This systematic review and meta-analysis included 77 RCTs with 3686 participants. • Algae supplementation significantly reduced TG, TC, and LDL levels in adults. • Diastolic blood pressure significantly decreased with algae supplementation. • These findings suggest that algae supplementation can improve cardiovascular health markers. To assess the effects of algae supplementation on lipid profiles and blood pressure in adults, we conducted a systematic search in PubMed, Scopus, Web of Science, and Cochrane Library for relevant randomized controlled trials (RCTs). A total of 77 RCTs with 3686 participants were included. Algae supplementation significantly reduced triglycerides (TG) (WMD: −7.99 mg/dL, 95 % CI: −12.71, −3.26), total cholesterol (TC) (WMD: −11.01 mg/dL, 95 % CI: −14.26, −7.76), and low-density lipoprotein (LDL) (WMD: −10.17 mg/dL, 95 % CI: −13.12, −7.22) levels, while increasing high-density lipoprotein (HDL) (WMD: 1.66 mg/dL, 95 % CI: 0.73, 2.59). No significant changes were observed in the LDL/HDL ratio and systolic blood pressure (SBP), but diastolic blood pressure (DBP) significantly decreased (WMD: −1.71 mmHg, 95 % CI: −2.72, −0.71). These findings suggest that algae supplementation can improve cardiovascular health markers, although further research is needed to address the observed variability.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens large)
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 enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0200,035
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 GPT0,344
Écart entre enseignants0,301 · 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.

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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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