Effects of Korean White Ginseng (Panax Ginseng C.A. Meyer) on Vascular and Glycemic Health in Type 2 Diabetes: Results of a Randomized, Double Blind, Placebo-controlled, Multiple-crossover, Acute Dose Escalation Trial
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: Korean red ginseng (steam treated Panax ginseng C.A. Meyer), among most prized traditional herbal remedies, has been clinically shown to improve cardiovascular disease (CVD) risk factors. Whether this holds true for the dried non-steamed variety, known as Korean white ginseng (KWG) is unclear. This study therefore, investigated the efficacy and safety of escalating doses of KWG on vascular and glycemic parameters in type 2 diabetes (T2DM). Using an acute, randomized, placebo-controlled, double-blind, crossover design, 25 participants with well-controlled T2DM (12-males: 13-females, age: 63 ± 9 years, A1c: 6.9 ± 0.7%, BMI: 29.3 ± 4.3 kg/m(2)) underwent five visits during which they received 1 g, 3 g, or 6 g KWG or 3 g wheat-bran control (twice) together with 50 g-glucose load. For the duration of 240 minutes, augmentation index (AI), and central blood pressure were measured at baseline and at 60 min-intervals, and ambulatory blood pressure was assessed at baseline and at 10 min-intervals. Additionally, capillary blood was collected at time zero and at 15, 30, 45, 60, 90, 120, and 180 minutes post-treatment. A symptoms questionnaire was used to assess safety and adverse events. Two-way ANOVA demonstrated a significant time-treatment interaction effect on AI (p = 0.01) with one-way ANOVA showing significant reductions in AI with 3 g KWG relative to control (p = 0.04). Compared to control, acute administration of KWG appeared to be safe, but did not affect any other postprandial, vascular or glycemic parameters. KWG might have a beneficial effect on AI, a cumulative indicator of arterial health. However, these results are preliminary and highlight the need for long-term investigation with a focus on its accountable components. CLINICAL TRIAL REGISTRATION: NCT01699074.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».