Beetroot Juice Supplementation Increases High Density Lipoprotein-Cholesterol and Reduces Oxidative Stress in Physically Active Individuals
Notice bibliographique
Résumé
Beetroot juice contains a high level of biologically accessible antioxidants, beneficial phytochemicals and dietary nitrate, which seem to exert beneficial effects in human health. Dietary nitrate, from beetroot has been reported to lower blood pressure. However the impact of beetroot on lipid profile and oxidative stress is unknown. In present study, the effect of supplementation with beetroot juice for 15 days was investigated. Plasma lipid profile, antioxidant status, oxidative stress and body composition changes were evaluated at baseline and after 15 days of beetroot juice supplementation. Beetroot juice supplementation beneficially influenced the lipid profile by significantly increasing the levels of high-density lipoprotein cholesterol (HDL-C) from 42.9 ± 8.3 mg/dl to 50.2 ± 9.8 mg/dl and decreasing low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) from 129.7 ± 82.3 mg/dl to 119.5 ± 79.2 mg/dl compared with baseline values. Beetroot juice supplementation increased (P < 0.05) plasma nitrite level and guanosine 3’, 5’-cyclic monophosphate (c-GMP) levels. A significant increase in plasma total antioxidant capacity and vitamin C levels was observed after beetroot juice intake for 15 days. There was no significant change in the body fat mass and lean body mass of participants with the beetroot juice supplementation. Beetroot juice supplementation significantly decreased the stress markers plasma hydroperoxides and cortisol levels. Beetroot juice acts as a potent vasodilator by increasing plasma c-GMP levels and nitrite levels. Beetroot juice consumption improves plasma lipid profile and antioxidant status, encouraging further evaluation on a population with higher cardiovascular disease risk.
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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) | 0,002 | 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 ».