Coffee, glucose homeostasis, and insulin resistance: physiological mechanisms and mediators
Notice bibliographique
Résumé
Epidemiological studies show coffee consumption to be correlated to large risk reductions in the prevalence of type 2 diabetes (T2D). Such correlations are seen with decaffeinated and caffeinated coffee, and occur regardless of gender, method of brewing, or geography. They also exist despite clear evidence showing that caffeine causes acute postprandial hyperglycemia and lower whole-body insulin sensitivity. As the beneficial effects of coffee consumption exist for both decaffeinated and caffeinated coffee, a component of coffee other than caffeine must be responsible. This review examines the specific coffee compounds responsible for coffee's effects on T2D, and their potential physiological mechanisms of action. Being plant-derived, coffee contains many beneficial compounds found in fruits and vegetables, including antioxidants. In fact, coffee is the largest source of dietary antioxidants in industrialized nations. When green coffee is roasted at high temperatures, Maillard reactions create a number of unique compounds. Roasting causes a portion of the antioxidant, chlorogenic acid, to be transformed into quinides, compounds known to alter blood glucose levels. Coffee consumption may also mediate levels of gut peptides (glucose-dependent insulinotropic polypeptide and glucagon-like peptide-1), hormones intimately involved in the regulation of satiety and insulin secretion. Finally, coffee may have prebiotic-like properties, altering gut flora and ultimately digestion. In summary, it is evident that a better understanding of the role of coffee in the development and prevention of T2D has the potential to uncover novel therapeutic targets and nutraceutical formulations for the disease.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».