The Impact of Ramadan Fasting on Interleukin-6, Tumor Necrosis Factor-α, and C-Reactive Protein in Overweight and/or Obese and Non-Obese Individuals: A Systematic Review with Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Ramadan fasting (RF) has been suggested to modulate inflammation. Inflammatory biomarkers such as interleukin-6 (IL-6), tumor necrosis factor-α (TNF-α), and C-reactive protein (CRP) play pivotal roles in various metabolic and immune-related diseases. Given their clinical relevance, this study aims to evaluate the impact of RF on IL-6, TNF-α, and CRP. Methods: A systematic search of the literature evaluating the impact of RF on IL-6, TNF-α, and CRP/high sensitivity CRP (hsCRP) published in PubMed, ScienceDirect, Scopus, and Google Scholar was employed. Study quality was evaluated using the Newcastle-Ottawa Scale. Fixed- or random-effects model meta-analyses were performed using RevMan version 5.4 software. Subgroup analysis was performed based on BMI status, in overweight and/or obese (BMI ≥25) and non-obese (BMI ≥18.5) individuals. Meta-analysis was presented in standardized mean difference (SMD) with 95% confidence interval (CI). Fourteen studies involving 522 participants were finally included. Results: The finding showed that RF significantly reduced IL-6 (SMD = 0.68; 95% CI = 0.50, 0.87; p <0.00001) and TNF-α (SMD = 0.69; 95% CI = 0.34, 1.04; p = 0.0001), with stronger effects in overweight and/or obese individuals for IL-6 (SMD = 0.71; 95% CI = 0.52, 0.90; p <0.00001) and TNF-α (SMD = 0.79; 95% CI = 0.35, 1.23; p = 0.0005). Meanwhile, the reduction of CRP/hsCRP was significant only in non-obese individuals (SMD = 1.03; 95% CI = 0.04, 2.02; p = 0.04). Conclusion: RF may serve as a natural strategy to reduce systemic inflammation, particularly in individuals with elevated BMI. These findings may have clinical relevance for populations at risk of inflammation-related conditions such as obesity and metabolic syndrome. However, the heterogeneity in this meta-analysis requires the interpretation of the results with caution.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,015 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».