Overview of food products and dietary constituents with antidiabetic properties and their putative mechanisms of action: A natural approach to complement pharmacotherapy in the management of diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Diabetes is one of the fastest growing chronic, noncommunicable diseases worldwide. Currently, 11 major classes of pharmacotherapy are available for the management of this metabolic disorder. However, the usage of these drugs is often associated with undesirable side effects, including weight gain and hypoglycemia. There is thus a need for new, safe and effective treatment strategies. Diet is known to play a major role in the prevention and management of diabetes. Numerous studies have reported the putative association of the consumption of specific food products, or their constituents, with the incidence of diabetes, and mounting evidence now suggests that some dietary factors can improve glycemic regulation. Foods and dietary constituents, similar to synthetic drugs, have been shown to modulate hormones, enzymes, and organ systems involved in carbohydrate metabolism. The present article reviews the major classes and modes of action of antidiabetic drugs, and examines the evidence on food products and dietary factors with antidiabetic properties as well as their plausible mechanisms of action. The findings suggest potential use of dietary constituents as a complementary approach to pharmacotherapy in the prevention and/or management of diabetes, but further research is necessary to identify the active components and evaluate their efficacy and safety.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».