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Enregistrement W2274518513 · doi:10.6000/1927-5951.2016.06.01.2

The Effect of Mulberry Fruits Consumption on Lipid Profiles in Hypercholesterolemic Subjects: A Randomized Controlled Trial

2016· article· en· W2274518513 sur OpenAlexvenueno aff
Anchalee Sirikanchanarod, Akkarach Bumrungpert, W. Kaewruang, Tipanee Senawong, Patcharanee Pavadhgul

Notice bibliographique

RevueJournal of Pharmacy and Nutrition Sciences · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhytochemicals and Antioxidant Activities
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCholesterolLipid profileMedicineHigh-density lipoproteinLipoproteinFood scienceNutrientLdl cholesterolAnimal scienceTraditional medicineChemistryInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mulberry (Morus alba) fruit is abundant nutrients and phytochemicals, especially anthocyanins. Mulberries have anti-oxidant and anti-hyperlipidaemic effects both in vitroand animal models. However, the effect of mulberry fruits on lipid profiles in human is unknown. The aim of this study was to determine the effect of mulberry fruit consumption on lipid profiles in hypercholesterolemic subjects. This study is an experimental study, with a randomized controlled trial. Fifty-eight hypercholesterolemic subjects (aged 30-60 years) were recruited. The intervention group received freeze-dried mulberry 45 g (325 mg anthocyanins) per day for six weeks. The control group had their usual dietary intake for the same period of time. After six weeks, mulberry consumption significantly decreased the level of total cholesterol (TC) (- 3.73 % vs. 3.33 %, p < 0.001) and low density lipoprotein cholesterol (LDL-C) (- 6.53 % vs. 0.15 %, p < 0.001) compared to the control group. No change in triacylglycerol (TAG) and high density lipoprotein cholesterol (HDL-C). Mulberry consumption ameliorates TC and LDL-C concentrations. The mulberry fruits may be an alternative therapy for hypercholesterolemia patients and a cardiovascular disease protective for people in general.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,202

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,321 · 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 tête enseignante, 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

Citations24
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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