The effect of lutein- and zeaxanthin-rich foods <i>v.</i> supplements on macular pigment level and serological markers of endothelial activation, inflammation and oxidation: pilot studies in healthy volunteers
Notice bibliographique
Résumé
The aim of the present study was to compare the effect of lutein- and zeaxanthin-rich foods and supplements on macular pigment level (MPL) and serological markers of endothelial activation, inflammation and oxidation in healthy volunteers. We conducted two 8-week intervention studies. Study 1 (n 52) subjects were randomised to receive either carrot juice (a carotene-rich food) or spinach powder (a lutein- and zeaxanthin-rich food) for 8 weeks. Study 2 subjects (n 75) received supplements containing lutein and zeaxanthin, β-carotene, or placebo for 8 weeks in a randomised, double-blind, placebo-controlled trial. MPL, serum concentrations of lipid-soluble antioxidants, inter-cellular adhesion molecule 1, vascular cell adhesion molecule 1, C-reactive protein and F2-isoprostane levels were assessed at baseline and post-intervention in both studies. In these intervention studies, no effects on MPL or markers of endothelial activation, inflammation or oxidation were observed. However, the change in serum lutein and zeaxanthin was associated or tended to be associated with the change in MPL in those receiving lutein- and zeaxanthin-rich foods (lutein r 0.40, P = 0.05; zeaxanthin r 0.30, P = 0.14) or the lutein and zeaxanthin supplement (lutein r 0.43, P = 0.03; zeaxanthin r 0.22, P = 0.28). In both studies, the change in MPL was associated with baseline MPL (food study r - 0.54, P < 0.001; supplement study r - 0.40, P < 0.001). We conclude that this 8-week supplementation with lutein and zeaxanthin, whether as foods or as supplements, had no significant effect on MPL or serological markers of endothelial activation, inflammation and oxidation in healthy volunteers, but may improve MPL in the highest serum responders and in those with initially low MPL.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».