Curcuma longa on the Metabolic Profile and Atherogenic Index of Rats Fed with a Hyper Caloric Diet
Notice bibliographique
Résumé
The chronic diseases such as diabetes mellitus, metabolic syndrome and cardiovascular diseases have reached epidemic proportions in developed and developing countries. The high costs of the allopathic medicines represent a growing demand for non-allopathic alternatives. Curcuma longa is usually used as a spice in curries and as a dietary pigment and is considered a medicinal plant due important properties, with anti-inflammatory, anti-oxidant, anti-bacterial and anti-tumor action.The aim of this work was to evaluate the effects of Curcuma longa on the metabolic profile of Wistar rats treated with hyper caloric diet. Forty eight male rats were divided randomly into 4 groups (n=12) and treated for 40 days: G1 that received water (Control Group); G2 that received condensed milk solution ad libitum; G3 that received C. longa by gavage route and G4 that received condensed milk solution ad libitum and C. longa by gavage route. No significant differences for body weight and cholesterol were observed among the groups. Visceral fat, triglycerides and glycaemia were higher in the groups treated with condensed milk but did not differ when comparing G1 with G3 and G2 with G4. Analyzing our results it is possible to say that C. longa may not be efficient to promote benefits in lipid and glycemic profile as well as in the body weight and visceral fat of animals treated with hyper caloric diet.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».