How Effective Are Antioxidant Supplements in Obesity and Diabetes?
Notice bibliographique
Résumé
Obesity is a central health issue due to its epidemic prevalence and its association with type 2 diabetes and other comorbidities. Obesity is not just being overweight. It is a metabolic disorder due to the accumulation of excess dietary calories into visceral fat and the release of high concentrations of free fatty acids into various organs. It represents a state of chronic oxidative stress and low-grade inflammation whose intermediary molecules may include leptin, adiponectin and cytokines. It may progress to hyperglycemia, leading to type 2 diabetes. Whether or not dietary antioxidant supplements are useful in the management of obesity and type 2 diabetes is discussed in this review. Only the benefits for obesity and diabetes are examined here. Other health benefits of antioxidants are not considered. There are difficulties in comparing studies in this field because they differ in the time frame, participants' ethnicity, administration of antioxidant supplements, and even in how obesity was measured. However, the literature presents reasonable evidence for marginal benefits of supplementation with zinc, lipoic acid, carnitine, cinnamon, green tea, and possibly vitamin C plus E, although the evidence is much weaker for omega-3 polyunsaturated fatty acids, coenzyme Q10, green coffee, resveratrol, or lycopene. Overall, antioxidant supplements are not a panacea to compensate for a fast-food and video-game way of living, but antioxidant-rich foods are recommended as part of the lifestyle. Such antioxidant foods are commonly available.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».