Impacts of Curcumin Supplementation on Cardiometabolic Risk Factors in Patients With Polycystic Ovary Syndrome: A Systematic Review and Dose−Response Meta‐Analysis
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Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background and Aim Patients with polycystic ovary syndrome (PCOS) commonly have cardiometabolic risk factors. Oxidative stress (OS) significantly contributes to the development of cardiometabolic diseases. Curcumin (CUR) exhibits antioxidant properties that aid in OS regulation. This systematic review and dose–response meta‐analysis of randomized clinical trials (RCTs) evaluated the effects of CUR supplementation on cardiometabolic risk factors in women with PCOS. Methods A systematic search across various databases was implemented to identify eligible RCTs published until January 2024. A meta‐analysis was conducted employing a random‐effects model. Results Eight RCTs were included in the meta‐analysis. It was indicated that CUR supplementation substantially reduced fasting blood sugar (FBS) (standardized mean difference [SMD]: −0.40 mg/dL, 95% confidence interval [CI]: −0.59, −0.21; p < 0.001), insulin (SMD: −0.32 µU/mL, 95% CI: −0.49, −0.14; p < 0.001), homeostasis model assessment of insulin resistance (HOMA‐IR) (SMD: −0.36, 95% CI: −0.54, −0.19; p < 0.001), and total cholesterol (TC) (SMD: −0.34 mg/dL, 95% CI: −0.61, −0.08; p = 0.01). In addition, it substantially increased the quantitative insulin sensitivity check index (QUICKI) (SMD: 0.37, 95% CI: 0.13, 0.61; p < 0.001) in the CUR‐treated group compared with the control group. However, CUR did not have significant impacts on body mass index (BMI), body weight, serum levels of follicle‐stimulating hormone (FSH), triglycerides (TG), dehydroepiandrosterone (DHEA), high‐density lipoprotein (HDL), testosterone, low‐density lipoprotein (LDL), and luteinizing hormone (LH). Conclusion This study revealed that CUR may have the potential to enhance cardiometabolic health by reducing hyperglycemia, insulin resistance, and serum TC levels in women with PCOS.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| 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) | 0,000 | 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