Dietary supplementation with fish gelatine modifies nutrient intake and leads to sex-dependent responses in TAG and C-reactive protein levels of insulin-resistant subjects
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies have shown that fish protein, as well as marine n-3 PUFA, may have beneficial effects on cardiovascular risk profile. The objectives of this study were to investigate the combined effects of fish gelatine (FG) and n-3 PUFA supplementation on (1) energy intake and body weight, (2) lipid profile and (3) inflammatory and CVD markers in free-living insulin-resistant males and females. Subjects were asked to consume, in a crossover study design with two experimental periods of 8 weeks each, an n-3 PUFA supplement and n-3 PUFA supplement plus FG (n-3 PUFA + FG). n-3 PUFA + FG led to an increase in protein intake and a decrease in carbohydrate intake compared with n-3 PUFA (P < 0·02) in males and females. Sex-treatment interactions were observed for TAG (P = 0·03) and highly sensitive C-reactive protein (hsCRP) (P = 0·001) levels. In females, n-3 PUFA reduced plasma TAG by 8 % and n-3 PUFA + FG by 23 %, whereas in males, n-3 PUFA reduced plasma TAG by 25 % and n-3 PUFA + FG by 11 %. n-3 PUFA increased serum hsCRP by 13 % and n-3 PUFA + FG strongly reduced hsCRP by 40 % in males, whereas in females, n-3 PUFA reduced serum hsCRP by 6 % and n-3 PUFA + FG increased hsCRP by 20 %. In conclusion, supplementation with FG may enhance the lipid-lowering effect of marine n-3 PUFA in females and beneficially counteract the effect of n-3 PUFA on serum hsCRP in males. Further studies are needed to identify the sex-dependent mechanisms responsible for the divergent effects of FG on TAG and hsCRP levels in females and males, respectively.
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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 | 0,000 |
| 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 ».