Curcumin on Human Health: A Comprehensive Systematic Review and Meta‐Analysis of 103 Randomized Controlled Trials
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this meta-analysis was to determine the effect of curcumin on a range of health outcomes. PubMed, EMBASE, Scopus, and Web of Science were searched from inception until September 2023. Randomized clinical trials (RCTs) that compared the effect of Curcuma longa L. with placebo were considered eligible. The risk of bias and overall certainty of evidence were assessed using the Newcastle-Ottawa Scale and Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation (GRADE), respectively. We meta-analyzed the effect sizes across eligible studies using the random-effects model. In total, 103 RCTs on 42 outcomes were included, incorporating a total population of 7216 participants. Overall, 23 out of 42 (55%) outcomes reported statistically significant effect sizes. The credibility of the evidence was rated as high for fasting blood sugar (FBS), C-reactive protein (CRP), high-density lipoprotein (HDL), and weight. The remaining outcomes presented moderate (waist circumference [WC], hip circumference [HC], body mass index [BMI], insulin, Homeostatic Model Assessment for Insulin Resistance [HOMA-IR], quantitative insulin-sensitivity check index [QUICKI], leptin, gamma-glutamyl transferase [GGT], glutathione [GSH], and superoxide dismutase [SOD]), low (14 outcomes), or very low (14 outcomes) evidence. In conclusion, curcumin supplementation can modify FBS and some glycemic indices, lipid parameters, as well as inflammatory and oxidative parameters. This updated summary of the accumulated evidence may help inform clinicians and future guidelines regarding medical and scientific interest in curcumin. However, due to limitations in the methodological quality of the included studies, well-designed and long-term RCTs with large sample sizes are needed. Trial registration: PROSPERO: CRD42021251969.
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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 | 0,023 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,023 | 0,050 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».