Functional food ingredients as adjunctive therapies to pharmacotherapy for treating disorders of metabolic syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Information regarding the use of functional foods and nutraceuticals (FFN) in combating disease is rarely communicated to health care practitioners as medicinal strategies for patients. Metabolic syndrome (MetS) is an ideal paradigm for demonstrating the therapeutic properties of FFN. Encompassing multiple etiologies, including atherogenic dyslipidemia, insulin resistance, and hypertension, MetS affects over a third of American adults. However, as disease-related risk factors accumulate over time, guidelines for treating disorders of MetS progressively de-emphasize the use of FFN. Using marine omega-3 fatty acids, plant sterols, fiber, and tomato extract as examples, the purpose of this review is to endorse FFN as long-term adjunctive therapies to pharmaceutical treatment for disorders and risk factors for MetS. An additional goal is to compare physiological and molecular targets of FFN against corresponding prescription medications. Results reveal that FFN are viable treatment strategies for disorders of MetS, complementing pharmacological interventions by targeting and improving the biological processes that foster the development of disease. Thus, efficacious FFN therapies should be emphasized throughout all stages of treatment as adjuncts to pharmacotherapy for disorders of MetS. Accordingly, new developments in FFN research must be implemented into clinical guidelines with the prospect of improving disease prognoses as accessories to prescription medications.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».