Konjac-Mannan and American Ginsing: Emerging Alternative Therapies for Type 2 Diabetes Mellitus
Notice bibliographique
Résumé
Despite significant achievements in treatment modalities and preventive measures, the prevalence of diabetes has risen exponentially in the last decade. Because of these limitations there is a continued need for new and more effective therapies. An increasing number of people are using dietary and herbal supplements, even though there is a general lack of evidence for their safety and efficacy. Consequently, science based medical and government regulators are calling for more randomized clinical studies to provide evidence of efficacy and safety. Our research group has selected two such promising and functionally complementary therapies for further investigation as potentially emerging alternative therapies for type 2 diabetes: Konjac-mannan (KJM) and American ginseng (AG). We have generated a mounting body of evidence to support the claim that rheologically-selected, highly-viscous KJM, and AG with a specific composition may be useful in improving diabetes control, reducing associated risk factors such as hyperlipidemia and hypertension, and ameliorating insulin resistance. KJM has a demonstrated ability to modulate the rate of absorption of nutrients from the small bowel, whereas AG has post-absorptive effects. Consequently, it appears that KJM and AG are acting through different, yet complementary, mechanisms: KJM by increasing insulin sensitivity and AG likely by enhancing insulin secretion. Before the therapeutic potential of KJM and AG as novel prandial agents for treatment of diabetes can be fully realized, further controlled trials with larger sample sizes and of longer duration are required. A determination of the active ingredients in AG, and the rheology-biology relationship of KJM are also warranted.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».