Efficacy of flavonoids in the management of high blood pressure
Notice bibliographique
Résumé
Plant compounds such as flavonoids have been reported to exert beneficial effects in cardiovascular disease, including hypertension. Information on the effects of isolated individual flavonoids for management of high blood pressure, however, is more limited. This review is focused on the flavonoids, as isolated outside of the food matrix, from the 5 main subgroups consumed in the Western diet (flavones, flavonols, flavanones, flavan-3-ols, and anthocyanins), along with their effects on hypertension, including the potential mechanisms for regulating blood pressure. Flavonoids from all 5 subgroups have been shown to attenuate a rise in or to reduce blood pressure during several pathological conditions (hypertension, metabolic syndrome, and diabetes mellitus). Flavones, flavonols, flavanones, and flavanols were able to modulate blood pressure by restoring endothelial function, either directly, by affecting nitric oxide levels, or indirectly, through other pathways. Quercetin had the most consistent blood pressure-lowering effect in animal and human studies, irrespective of dose, duration, or disease status. However, further research on the safety and efficacy of the flavonoids is required before any of them can be used by humans, presumably in supplement form, at the doses required for therapeutic benefit.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».