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Enregistrement W1591981746 · doi:10.1080/10408398.2014.1001019

Tea and bone health: Findings from human studies, potential mechanisms, and identification of knowledge gaps

2015· review· en· W1591981746 sur OpenAlexaff
Leslie A. Nash, Wendy E. Ward

Notice bibliographique

RevueCritical Reviews in Food Science and Nutrition · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBone health and osteoporosis research
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOsteoporosisFragilityMedicineConsumption (sociology)DiseaseIdentification (biology)Environmental healthEpidemiologyPopulationHuman healthBone healthGerontologyBiologyBone mineralInternal medicineChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The population of the developed world is aging. With this aging population, strategies for prevention rather than treatment of chronic disease, such as osteoporosis, are essential for preserving quality of life and reducing health care costs. Tea is the second most consumed beverage in the world and is a rich source of flavonoids that may benefit bone health. There is strong evidence from human studies that habitual tea consumption is positively associated with higher BMD at multiple skeletal sites, while the association with fracture risk is less clear. Fracture studies demonstrate a reduction or no difference in fragility fracture with tea consumption. There are key questions that need to be answered in future studies to clarify if higher consumption of tea not only supports a healthy BMD, but also reduces the risk of fragility fracture. And if the latter relationship is shown to exist, studies to elucidate mechanisms can be designed and executed. This review discusses findings from epidemiological studies as well as potential mechanisms by which flavonoids in tea may mediate an effect, and identifies key knowledge gaps in this research area.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,859
Score d'incertitude au seuil0,750

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,233
Tête enseignante GPT0,509
Écart entre enseignants0,277 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations64
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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