Milk Products, Insulin Resistance Syndrome and Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
A growing body of evidence suggests an inverse relationship between calcium and vitamin D status and dairy food intake and the development of the insulin resistance syndrome (IRS) and type 2 diabetes mellitus (t2DM). Observational studies show a consistent inverse association between dairy intake and the prevalence of IRS and t2DM. In a systematic review of the observational evidence, the odds for developing the IRS was 0.71 (95% CI, 0,57-0.89) for the highest dairy intake (3-4 servings/d) vs. the lowest intake (0.9-1.7 servings/d). Few interventional studies have been conducted to evaluate the effects of dairy food intake on the management of prevention of IRS or t2DM. Intervention studies that have examined the independent effects of dairy intake on specific metabolic components of the IRS including blood pressure and obesigenic parameters have shown favorable effects that support the observational findings albeit the results have been less consistent. Many metabolic and dietary factors appear to influence the degree to which dairy affects IRS metabolic parameters including calcium and vitamin D intake status, BMI, ethnicity and age. Overall, the intake of low-fat dairy products is a feature of a healthy dietary pattern which has been shown to contribute to a significant extent to the prevention of IRS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».