Low fat-diet and circulating adipokines concentrations: a systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Low-fat diets have gained considerable attention in the management of obesity. The present meta-analysis evaluated randomized controlled trials (RCTs) to determine whether adults adhering to low-fat diets (≤ 30% of total energy intake) experience more significant changes in serum adipokine levels compared to those following high-fat diets. MAIN TEXT: A comprehensive search was conducted in PubMed, Scopus, Web of Science, and CENTRAL for eligible RCTs up to February 4, 2025. Weighted mean differences (WMD) were calculated and pooled using a random-effects model. Forty-eight trials were included in this study. The meta-analysis found no significant effects of low-fat diets on serum leptin (WMD = 0.06 ng/ml; 95% CI: -0.33, 0.45; P = 0.76; I² = 64.57%), resistin (WMD = -0.67 ng/ml; 95% CI: -1.52, 0.17; P = 0.12; I² = 86.53%), or adiponectin (WMD = 0.07 ng/ml; 95% CI: -0.29, 0.43; P = 0.76; I² = 90.29%). Subgroup analysis showed a significant decrease in adiponectin levels among females (n = 4; WMD = -0.47 ng/ml; P = 0.02; I² = 0%). However, low-fat diets with higher protein content increased adiponectin levels (n = 3; WMD = 1.78 ng/ml; P < 0.001; I² = 0%). Sensitivity analysis revealed that excluding the study by Heggen et al. (2012) resulted in a significant reduction in serum resistin levels (WMD = -0.93 ng/ml; P = 0.04; I² = 86.9%). CONCLUSIONS: Low-fat diets may have beneficial effects on resistin levels. Additionally, low-fat diets with higher protein content may increase adiponectin levels. However, due to the uncertainty of the available evidence, firm conclusions cannot be drawn. Further high-quality research is needed to confirm these findings.
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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 | 0,018 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».