Consumption of guava (Psidium guajava L) and noni (Morinda citrifolia L) may protect betel quid-chewing Papua New Guineans against diabetes.
Notice bibliographique
Résumé
Rapid increase in the incidence of type 2 diabetes (DM2) in Papua New Guinea, coupled with compelling epidemiological evidence supporting a diabetogenic association with betel quid (BQ) chewing has lead us to investigate dietary strategies that might offer protection from developing DM2. We investigated the dietary habits of Kalo residents from coastal Central Province who are avid BQ chewers yet have a relatively low incidence of DM2 compared to the ethnically similar and adjacent Wanigelans who abstain from BQ yet have an unusually high incidence of DM2. In Kalo, guava bud (Psidium guajava L) and noni (Morinda citrifolia L) were consumed much more frequently than in Wanigela, whereas the inverse was observed for mangrove bean (Bruguiera gymnorrhiza (L) Lam.). These plants, along with BQ and its component ingredients areca nut (Areca catechu L) and Piper betle L inflorescence, were assessed for their ability to mediate insulin-dependent and insulin-independent glucose transport in cultured 3T3-L1 adipocytes. A dose-dependent inhibition of glucose uptake from methanolic extracts of BQ, areca nut and P. betle inflorescence supports previous reports of prodiabetic activity. Conversely, guava bud extract displayed significant insulin-mimetic and potentiating activity. Noni fruit, noni leaf, commercial noni juice and mangrove bean all displayed insulin-like activity but had little or no effect on insulin action. Habitual intake of guava and noni is proposed to offer better protection against DM2 development and/or betel quid diabetogenicity than cooked mangrove bean. These findings provide empirical support that DM2 risk reduction can be accomplished using traditional foods and medicines.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».