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Enregistrement W4408227737 · doi:10.54448/ijn25201

The impact of macro- and micronutrients on metformin anti-diabetic activity: a systematic review

2025· review· en· W4408227737 sur OpenAlexaff
Asif Jan, Muhammad A. Khattak, Syed Shaukat Ali, Tahir Muhammad, Jun‐Ya Kaimori, Waheed Ali Shah, Rani Akbar

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Nutrology · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetforminMedicineMacroMicronutrientInternal medicineDiabetes mellitusEndocrinologyComputer sciencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Type 2 Diabetes Mellitus (T2DM) affects over 537 million individuals worldwide, with cases expected to rise to 783 million by the year 2045. Metformin is the primary treatment, but its efficacy varies due to dietary influences. Growing evidence suggests that macro- and micronutrients interact with metformin, influencing its therapeutic effects. However, these interactions remain poorly understood. This review aims to bridge this knowledge gap by synthesizing recent findings on metformin-nutrient interactions to inform optimized therapeutic and dietary strategies. Objective: The objective of this systemic review is to investigate the impact of macro- and micronutrients on metformin anti-diabetic activity. Methods: This systematic review adheres to PRISMA guidelines, focusing on systematic reviews, meta-analyses, and experimental studies from PubMed, Scopus, and Web of Science. The research was carried out from September to October 2024. The studies were evaluated for quality using the GRADE tool and the risk of bias was assessed using the Cochrane tool. Results and conclusion: 132 research studies were identified and subjected to an eligibility assessment. After a careful evaluation, 33 studies were included in this systematic review. The Cochrane tool used for assessing the risk of bias revealed that 22 studies had a high risk of bias, while 24 studies failed to meet the GRADE criteria. Most of the studies showed homogeneity in their findings, with X2=85.7%>50%. It was concluded that high saturated fat intake reduces metformin’s effect alternatively, nutrients like leucine enhance metformin efficacy through mechanisms involving the AMPK pathway, promoting lipid oxidation and glycemic improvements. Micronutrients such as calcium, magnesium, and potassium play essential roles in glucose metabolism and insulin signaling. These minerals are absorbed through OCT1 transporters, the same transport pathway used by metformin for cellular uptake. Clinical trials have demonstrated that adequate dietary intake of these micronutrients stabilizes blood glucose levels when combined with metformin. In conclusion, it is suggested that dietary composition should be an integral component of T2DM management for patients on metformin therapy.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,012
Bibliométrie0,0090,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,377 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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