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Enregistrement W4409616085 · doi:10.7759/cureus.82613

Impact of a Probiotic-Fiber Blend on Body Weight, Metabolic Regulation, and Digestive Function in Obese Adults: A Randomized, Placebo-Controlled, Multicentric Trial

2025· article· en· W4409616085 sur OpenAlexaff
Manohar KN, Ramshyam Agarwal, A. Patange, Pariksha Rao, Gayatri Ganu, Kaynat Khan

Notice bibliographique

RevueCureus · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePlaceboRandomized controlled trialProbioticObesityBody weightInternal medicinePhysical therapyAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Obesity is closely associated with metabolic syndrome, a cluster of conditions including abdominal obesity, high triglycerides, low high-density lipoprotein (HDL) cholesterol, elevated blood pressure, and impaired glucose metabolism. Emerging research suggests that gut dysbiosis, an imbalance in gut microbiota, plays a key role in metabolic syndrome, influencing insulin resistance, inflammation, and lipid metabolism. The gut microbiome has gained attention for its impact on energy balance, fat storage, and metabolic regulation. This randomized, double-blind, placebo-controlled, multicentric clinical study evaluated the efficacy and safety of probiotic-fiber blend formulation in obese adults. METHODS: Obese adults (body mass index (BMI) 30-<40 kg/m², aged 30-45; male: 46.15%, female: 53.85%) were randomly assigned to receive either the probiotic-fiber blend formulation or a placebo for 90 days, along with lifestyle counseling. Primary outcomes included body weight, BMI, waist/hip circumference, and body fat percentage. Secondary outcomes assessed biochemical parameters, digestive health, quality of life, perceived stress, and metabolic syndrome severity Z (MetS-Z) score. One hundred four participants completed the study. RESULTS: The probiotic-fiber blend formulation (n = 53) demonstrated statistically significant (p < 0.001) improvements compared to placebo (n = 51), including reductions in body weight (12.01%), BMI (12.14%), waist circumference (9.64%), and hip circumference (9.63%) compared to placebo. Additionally, statistically significant reductions were observed in the MetS-Z score (54.02%), triglycerides (25.75%), and perceived stress (37.62%), along with a notable increase in HDL levels (16.55%). Significant improvements in digestive health and quality of life were also recorded, reinforcing the probiotic-fiber blend efficacy. CONCLUSION: The findings provide robust evidence that the probiotic-fiber blend effectively improves anthropometric and biochemical markers in obesity. These results underscore the therapeutic potential of gut microbiome modulation in metabolic health. Further research should explore long-term effects, mechanistic pathways, and broader clinical applications.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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