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Enregistrement W2108406159 · doi:10.1080/07315724.2004.10719368

Decreasing, Null and Increasing Effects of Eight Popular Types of Ginseng on Acute Postprandial Glycemic Indices in Healthy Humans: The Role of Ginsenosides

2004· article· en· W2108406159 sur OpenAlexaff
John L. Sievenpiper, John T. Arnason, Lawrence A. Leiter, Vladimir Vuksan

Notice bibliographique

RevueJournal of the American College of Nutrition · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGinseng Biological Effects and Applications
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalUniversity of TorontoUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPostprandialGlycemicGinsengMedicineGlycemic indexTraditional medicineInternal medicineFood scienceEndocrinologyDiabetes mellitusChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: It is unclear whether other ginseng sources can replicate the glycemic-lowering efficacy observed previously with American ginseng and whether ginsenosides are mediators. We assessed the effect of eight popular ginseng types on postprandial plasma glucose (PG) and insulin (PI) indices, linking effects to ginsenoside profiles. METHODS: Using a double-blind, randomized, multiple-crossover design, 12 healthy participants (gender: 6M:6F, age: 34 +/- 3 y, BMI: 25.8 +/- 1.2 kg/m(2)) received 10 3g treatments: American, American-wild, Asian, Asian-red, Vietnamese-wild, Siberian, Japanese-rhizome, and Sanchi ginsengs and two placebos. Each treatment was given 40-minutes before a 75g-oral-glucose-tolerance-test (75g-OGTT) with blood drawn at -40, 0, 15, 30, 45, 60, 90, 120-minutes. HPLC-UV analysis quantified seven principal ginsenosides. RESULTS: Two-factor analysis showed the main effects of ginseng-type and time were significant for PG and PI, with an interaction for PG (p < 0.05). Subsequent one-factor analysis showed an effect of ginseng-type on 90-min-PG and 90-min-PI (p < 0.05). This was reflected in effects on peak-PG, area under the curve (AUC)-PG and AUC-PI (p < 0.05). But the effect on 90-min-PI and AUC-PI were significant (p < 0.05) only in overweight participants (BMI > 25 kg/m(2), n = 6). Planned comparisons with placebo showed a tendency for American ginseng and Vietnamese ginseng to lower 90-min-PG (p < 0.06), while Asian ginseng raised peak-PG and AUC-PG, American-wild ginseng raised 120-min-PG, and Siberian ginseng raised 90-min-PG, 120-min-PG, and AUC-PG (p < 0.05). Stepwise-multiple-regression assessed the protopanaxadiol:protopanaxatriol (PPD:PPT)-ginsenoside ratio as the sole predictor (p < 0.05) for 90-min-PG (beta = -0.43, r(2) = 0.072), AUC-PG (beta = -0.25, r(2) = 0.06), 90-min-PI (beta = -0.26, r(2) = 0.065), AUC-PI (beta = -0.20, r(2) = 0.04). CONCLUSIONS: Ginseng has variable glycemic effects, in which the PPD:PPT-ginsenoside ratio might be involved. But the low variance explained suggests the involvement of other unmeasured ginsenoside or non-ginsenoside components.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations98
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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