The Effect of Wild Blueberry Juice Consumption in Women at Risk for Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Wild blueberries have a high content of polyphenols, but there is limited data evaluating their health benefits in people at risk for type 2 diabetes. The objective of the study was to investigate whether 100% wild blueberry juice (WBJ) consumption causes biomarker changes in glucoregulatory control or in those that reflect protection against oxidative stress, inflammation or vascular status, all of which are associated with diabetes risk. A single‐blind randomized cross‐over design study was conducted in which women (n = 19, ages 39‐64 y) at risk for type 2 diabetes consumed 240 ml WBJ or 240 ml of a control beverage as part of their free‐living diet for 7 days. Outcome variables included biomarkers of glucose regulation, oxidative stress, and inflammation. Vascular status, assessed by EndoPat, and blood pressure were also evaluated. WBJ consumption produced no significant changes in biomarkers of glucose regulation and surrogate markers of insulin resistance (glucose, insulin, HOMA‐IR and QUICKI); oxidative stress (total 8‐isoprostanes and LDL‐oxidation); inflammation (IL‐6, IL‐10, CRP, TNF‐alpha, ICAM, VCAM, SAA); and vascular status. However, WBJ consumption showed a trend for lowering systolic blood pressure when compared to the control beverage: 120.8 ± 2.2 mmHg in the placebo group vs 116.0 ± 2.2 mmHg in the WBJ group ( P = 0.088). Short term intake of WBJ consumption did not have harmful effects on biomarkers of glucose regulation, oxidative stress, inflammation and vascular status in women at risk for type 2 diabetes. In addition, WBJ may improve systolic blood pressure.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».