Mechanism and efficacy of diacylglycerol on energy expenditure and body composition in overweight women
Notice bibliographique
Résumé
Diacylglycerol (DAG) has the potential to control body weight by inducing energy expenditure (EE) and modifying body fat accumulation. Our objective was to examine the efficacy of DAG oil (Enova oil™) in comparison with control oil composed of sunflower oil, safflower oil and rapeseed oil in overweight women. Twenty‐six subjects consumed two treatment diets for 28 days separated by a 4‐week washout period according to a randomized crossover design. Twenty grams of either DAG or control oil were consumed in the morning under supervision with an additional 20 grams of either oil provided for lunch and/or supper. DAG oil failed to induce (p>0.05, n=24) total energy expenditure or (p>0.05, n=24) fat oxidation compared with the control. DAG did not alter the lean (p>0.05, n=19) mass, at trunk (p>0.05, n=19), android (p>0.05, n=26) and gynoid (p>0.05, n=26) areas, but did reduce the accumulation of total body fat (p<0.05, n=19), at trunk (p<0.05, n=19), android (p<0.05, n=26), and gynoid (p<0.05, n=26) areas. We conclude that DAG oil does not increase total EE or EE from fat and lean mass, but effectively increases post meal EE from CHO, and reduces fat accumulation in overweight female individuals. Supported by Heart and Stroke Foundation of Canada.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».