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Enregistrement W2292593209 · doi:10.1096/fasebj.22.2_supplement.738

Mechanism and efficacy of diacylglycerol on energy expenditure and body composition in overweight women

2008· article· en· W2292593209 sur OpenAlexaffabout
Quangeng Yuan, Peter J.H. Jones

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFatty Acid Research and Health
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOverweightCrossover studyAnimal scienceChemistryTriglycerideLipogenesisEndocrinologyObesityInternal medicineMedicineAdipose tissueBiologyCholesterol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,255 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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