Impact of a lignan-rich diet on adiposity and insulin sensitivity in post-menopausal women
Notice bibliographique
Résumé
There has been a growing interest in lignans, a class of phyto-oestrogens, because of their potentially favourable effects on human health. The aim of the present study was to compare the metabolic profile of post-menopausal women consuming various amounts of dietary lignans. Phyto-oestrogen intake was assessed using a 3-d dietary record analysed with a Canadian food phyto-oestrogen content data table in 115 post-menopausal women (age 56.8 (SD 4.4) years and BMI 28.5 (SD 5.9) kg/m(2)). Plasma enterolactone (ENL), the major biologically active metabolite of dietary lignans, was determined by time-resolved fluoroimmunoassay. Anthropometrics, abdominal adipose tissue areas (computed tomography), body composition (hydrostatic weighing) and insulin sensitivity (hyperinsulinaemic-euglycaemic clamp) were measured in all women. Women in the high dietary lignan intake subgroup (n 29) had a significantly lower BMI and total body fat mass, as well as a better glucose disposal rate (GDR; P < 0.05), compared with women in the low lignan intake subgroup (n 28). The majority of women with the highest dietary lignan intake were also in the highest quartile of plasma ENL (59 %). Women in the highest ENL quartile had a significantly lower BMI (26.1 (SD 4.4) v. 30.4 (SD 6.9) kg/m(2), P < 0.05), total body fat mass (24.8 (SD 9.8) v. 33.3 (SD 13.3) kg, P < 0.05), 2 h postload glycaemia (5.5 (SD 0.9) v. 5.7 (sd 0.8) nmol/l, P < 0.05) and a higher GDR (8.3 (SD 2.7) v. 5.5 (SD 2.8), P < 0.01) compared with women in the lowest ENL quartile. In conclusion, women with the highest ENL concentrations had a better metabolic profile including higher insulin sensitivity and lower adiposity measures.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».