Does supplementation with pine bark extract improve cardiometabolic risk factors? A systematic review and meta-analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Supplementation with pine bark extract (PBE) may improve risk factors associated with cardiometabolic syndrome (CMS). The effects of PBE supplementation on cardiometabolic risk factors were evaluated in this systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials (RCTs). METHODS: A comprehensive search of various databases was performed to identify relevant RCTs published up to September 2024. A random-effects model was employed for the meta-analysis, which included 27 RCTs with 1,685 participants. RESULTS: The findings indicated that PBE supplementation significantly reduced systolic blood pressure (SBP) (weighted mean difference (WMD): -2.26 mmHg, 95% confidence interval (CI): -3.73, -0.79; P = 0.003), diastolic blood pressure (DBP) (WMD: -2.62 mmHg, 95% CI: -3.71, -1.53; P < 0.001), fasting blood sugar (FBS) (WMD: -6.25 mg/dL, 95% CI: -9.97, -2.53; P = 0.001), hemoglobin A1c (HbA1c) (WMD: -0.32%, 95% CI: -0.54, -0.11; P = 0.003), body weight (WMD: -1.37 kg, 95% CI: -1.86, -0.88; P < 0.001), and low-density lipoprotein (LDL) cholesterol (WMD: -5.07 mg/dL, 95% CI: -9.21, -0.94; P = 0.016) in the PBE-treated group compared to their untreated counterparts. However, no significant impact of PBE was observed on waist-to-hip ratio (WHR), body mass index (BMI), waist circumference (WC), or serum levels of insulin, high-density lipoprotein (HDL) cholesterol, triglycerides (TG), and total cholesterol (TC). CONCLUSIONS: Supplementation with PBE may ameliorate specific cardiometabolic risk factors, as indicated by reductions in body weight, DBP, SBP, FBS, LDL, and HbA1c levels. This approach can be regarded as an adjunct therapeutic strategy for CMS management. Further high-quality trials with larger sample sizes and longer durations are required to validate these findings.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle