Effect of Fresh Orange Juice Intake on Physiological Characteristics in Healthy Volunteers
Notice bibliographique
Résumé
Background. Impaired endothelial function is a predictor of cardiovascular events. Orange juice (OJ) is rich in dietary flavonoids and could inhibit oxidative stress and inflammatory responses. We examined the effects of commercial (COJ) and fresh orange juice (FOJ) on endothelial function and physiological characteristics in healthy humans. Materials and Methods. Twenty-two healthy volunteers years were enrolled in a single blind randomized crossover controlled trial. The two groups consumed either COJ for the first 4 weeks and then FOJ (CFOJ, 4 weeks), or FOJ for the first 4 weeks and then COJ (FCOJ, 4 weeks). We assessed endothelial function by measuring flow-mediated dilation, serum concentrations of lipids, apolipoproteins A and B (apo A-1 and apo B), and inflammatory markers such as vascular endothelial adhesion molecule 1 (VCAM-1), E-selectin, high-sensitivity C-reactive protein (hs-CRP), and interleukin-6. Results. Consumption of both juices decreased VCAM, hs-CRP, and E-selectin but increased apo A-1. A decline in LDL occurred in the FOJ group. There were no differences between the characteristics of two groups, with the exception of apo A-1 levels that were increased with both forms of OJ. The largest variations occurred with hs-CRP, VCAM in both groups. Conclusion. Consumption of COJ and FOJ produced beneficial effects on the physiological characteristics of healthy volunteers. Although these results could encourage the consumption of OJ, intervention studies are needed to determine the long-term effects of these types of OJ on metabolic and cardiovascular endpoints.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».