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Enregistrement W2018362021 · doi:10.3177/jnsv.53.345

Royal Jelly Supplementation Improves Lipoprotein Metabolism in Humans

2007· article· en· W2018362021 sur OpenAlexaff
Hang Guo, Ai Saiga, Mikako Sato, Izumi Miyazawa, Makoto Shibata, Yoshihisa Takahata, Fumiki Morimatsu

Notice bibliographique

RevueJournal of Nutritional Science and Vitaminology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBee Products Chemical Analysis
Établissements canadiensConestoga Meat Packers (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVery low-density lipoproteinLipoproteinTriglycerideEndocrinologyCholesterolHigh-density lipoproteinInternal medicineLow-density lipoproteinMetabolismLipoprotein(a)Lipid metabolismBiologyChemistryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Royal jelly (RJ) has several physiological effects and is widely used in commercial medical products and health foods. We examined the effects of RJ supplementation on serum lipoprotein metabolism in humans. Fifteen volunteers were divided into an RJ intake group (n=7) and a control group (n=8). The RJ group took 6 g per day for 4 wk. Their serum total cholesterol (TC) and serum low-density lipoprotein (LDL) decreased significantly compared with those of the control group (p<0.05). There were no significant differences in serum high-density lipoprotein (HDL) or triglyceride concentrations. Moreover, the relationship between the serum cholesterol and lipoprotein levels was investigated. Among the lipoprotein fractions, small very-low-density lipoprotein was decreased (p<0.05) after RJ intake. Our results suggest that dietary RJ decreases TC and LDL by lowering small VLDL levels.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations109
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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