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Enregistrement W2276592836 · doi:10.1096/fasebj.23.1_supplement.720.12

The Effect of Consuming Beans for Four Weeks on Risk Factors for the Metabolic Syndrome

2009· article· en· W2276592836 sur OpenAlexafffundabout
Bohdan L. Luhovyy, Rebecca C. Mollard, Shirin Panahi, G. Harvey Anderson

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFood composition and properties
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs
Mots-clésMetabolic syndromeWaistMedicineObesityChristian ministryOverweightInternal medicineBlood pressureInsulinEndocrinologyPulse rateAnimal scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Regular consumption of beans has been associated with reduced risk of obesity and improved blood lipid profiles. The objective was to determine the effect of consuming 5 cups/week of navy beans on risk factors associated with the metabolic syndrome. Overweight/obese adults (n=16) with BMI of 27‐40 kg/m 2 were asked to consume 5 cups per week of canned navy beans for 4 weeks. Blood glucose and insulin were measured over 60 min after a 75g glucose load. A decrease was found in waist circumference (2.5 cm in females and 2.1 cm in males, p<0.05). The effects of beans on pulse rate, TC and LDL were sex dependent. In females, pulse rate increased, while in males pulse rate decreased. In females, TC and LDL did not change. However in males, both TC and LDL decreased (p<0.05). No changes from the beginning to the end of the study were found in body weight, TG, HDL, C‐reactive protein, HbA1, blood pressure and insulin or glucose area under the curve after the glucose load. In conclusion, regular consumption of navy beans has the potential to reduce risk factors associated with the metabolic syndrome. Supported by Ontario Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs, The Ontario Bean Producers, and H. J. Heinz Canada.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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