Effect of nuts on coronary heart disease and cancer risk in type 2 diabetes (825.8)
Notice bibliographique
Résumé
Background: Diabetes increases the risk of coronary heart disease (CHD) by 2‐4 fold, and the risk of the majority of cancers by 1.2‐2‐fold, where CHD and cancer are two of the leading causes of morbidity and mortality worldwide. Dietary factors have long been implicated in both cancer and CHD, where diet and lifestyle changes are said to reduce risk by 10‐80%. Nuts are one dietary factor that have been associated with reduced CHD and cancer risk in epidemiological studies. Objective: To determine the effect of nut consumption on cancer cell proliferation and its association with oxidative damage. Methods: A 12 week randomized controlled trial was completed by 100 participants with type 2 diabetes consuming one of 3 isocaloric supplemental diets; 1) full‐dose nut diet (~75 g mixed nuts per day), 2) half‐dose nut diet, or 3) control diet, incorporated into a background NCEP Step 2 diet. In vitro prostate cancer cell (LNCaP) proliferation, used as a marker of cancer risk, and markers of oxidative damage for CHD risk were analyzed using available fasting blood obtained at weeks 0 and 12. Results: No treatment differences were observed. However, across treatments, when data were pooled, nut consumption was associated with increased protein thiols (P=0.001) and decreased LNCaP proliferation (P=0.01). Conjugated dienes were positively correlated with LNCaP proliferation (R=0.22, P=0.03). Conclusion: Nut consumption has been associated with reduced CHD risk, though more studies may be required to elucidate the mechanism for CHD reduction, as well as the effect on cancer risk. Grant Funding Source : Supported by the Canadian Foundation for Dietetic Research (CFDR)
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».