Similar postprandial glycemic reductions with escalation of dose and administration time of American ginseng in type 2 diabetes.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We previously demonstrated that 3 g American ginseng (AG) reduced postprandial glycemia (PPG) in type 2 diabetic individuals. We investigated whether further reductions can be achieved with escalation of dose and time of AG administration. RESEARCH DESIGN AND METHODS: Ten type 2 diabetic patients (6 men, 4 women; age 63+/-2 years; BMI 27.7+/-1.5 kg/m2; HbA1c 7.3+/-0.3%) were randomly administered 0 g (placebo) or 3, 6, or 9 g ground AG root in capsules at 120, 80, 40, or 0 min before a 25-g oral glucose challenge. Capillary blood glucose was measured before ingestion of AG or placebo and at 0, 15, 30, 45, 60, 90, and 120 min from the start of the glucose challenge. RESULTS: Two-way analysis of variance (ANOVA) demonstrated that treatment (0, 3, 6, and 9 g AG) but not time of administration (120, 80, 40, or 0 min before the challenge) significantly affected PPG (P<0.05), with significant (P = 0.037) interaction for area under the curve (AUC). Pairwise comparisons showed that compared with 0 g (placebo), 3, 6, or 9 g significantly (P<0.05) reduced AUC (19.7, 15.3, and 15.9%, respectively) and incremental glycemia at 30 min (16.3, 18.4, and 18.4%, respectively), 45 min (12.5, 14.3, and 14.3%, respectively), and 120 min (59.1, 40.9, and 45.5%, respectively). However, pairwise comparisons showed no differences between the 3-, 6-, or 9-g doses and any of the times of administration. CONCLUSIONS: AG reduced PPG irrespective of dose and time of administration. No more than 3 g AG was required at any time in relation to the challenge to achieve reductions. Because these reductions included glycemia at the 2-h diagnostic end point, there may be implications for diabetes diagnosis and treatment.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».