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Enregistrement W2157380551 · doi:10.1079/bjn20051502

Effects of encapsulated green tea and Guarana extracts containing a mixture of epigallocatechin-3-gallate and caffeine on 24 h energy expenditure and fat oxidation in men

2005· article· en· W2157380551 sur OpenAlexaff
Sonia Bérubé-Parent, Catherine Pelletier, Jean Doré, Angelo Tremblay

Notice bibliographique

RevueBritish Journal Of Nutrition · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTea Polyphenols and Effects
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCaffeinePlaceboEpigallocatechin gallateCatechinChemistryGreen tea extractBlood pressureHeart rateFood scienceMedicinePharmacologyInternal medicineGreen teaBiochemistryPolyphenolAntioxidant

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It has been reported that green tea has a thermogenic effect, due to its caffeine content and probably also to the catechin, epigallocatechin-3-gallate (EGCG). The main aim of the present study was to compare the effect of a mixture of green tea and Guarana extracts containing a fixed dose of caffeine and variable doses of EGCG on 24 h energy expenditure and fat oxidation. Fourteen subjects took part to this randomized, placebo-controlled, double-blind, cross-over study. Each subject was tested five times in a metabolic chamber to measure 24 h energy expenditure, substrate oxidation and blood pressure. During each stay, the subjects ingested a capsule of placebo or capsules containing 200 mg caffeine and a variable dose of EGCG (90, 200, 300 or 400 mg) three times daily, 30 min before standardized meals. Twenty-four hour energy expenditure increased significantly by about 750 kJ with all EGCG-caffeine mixtures compared with placebo. No effect of the EGCG-caffeine mixture was observed for lipid oxidation. Systolic and diastolic blood pressure increased by about 7 and 5 mmHg, respectively, with the EGCG-caffeine mixtures compared with placebo. This increase was significant only for 24 h diastolic blood pressure. The main finding of the study was the increase in 24 h energy expenditure with the EGCG-caffeine mixtures. However, this increase was similar with all doses of EGCG in the mixtures.

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)0,000
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 randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,219 · 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 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

Citations203
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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