Effectiveness of low-fat diet on the levels of insulin-like growth factor-1 and insulin-like growth factor binding proteins: a systematic review and meta-analysis of randomized controlled clinical trials
Notice bibliographique
Résumé
Previous researches on the effect of low-fat diet (LF) on insulin-like growth factor-1 (IGF-1), and its binding proteins (IGFBPs) did not reach a consensus result, and there is no study summarizing these findings. Thus, this systematic review and meta-analysis of randomized control trials (RCTs) was performed to pool available evidence and answer the question whether dietary fat can affect IGF-1 and IGFBPs or not. PubMed, Scopus, ISI Web of Science, Google, Google scholar, ProQuest, and the Cochrane Library were searched without language restrictions until July 2, 2024 to retrieve related studies. Weighted mean difference and the corresponding variance were considered as the effect size. Standard tools were applied to assess the quality of the studies and evidence. Pooling data of the eligible studies showed no significant effect of LF diet on IGF-1 (six studies; participants = 1029.; pooled mean = 1.63 ng/ml, 95% CI= [-1.34, 4.59], P = 0.28, I 2 = 0.00%), and IGFBP-3 (five studies; participants = 969; pooled mean = 65.24 ng/ml, 95% CI= [-169.53, 300.00], P = 0.59, I 2 = 0.0%). The results of subgroup analysis for IGF-1 and IGFBP-3 also demonstrated no significant findings. For IGFBP-1, available evidence is insufficient since only two studies have been performed yet and their results are contradictory. This study indicated no significant effect of LF diet on IGF-1, and IGFBP-3 concentrations. Low certainty of evidence indicates that available evidence cannot support to draw a firm conclusion and future researches may change the estimates.
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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) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,028 | 0,043 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| 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 | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».