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Enregistrement W2315874297 · doi:10.1055/s-0033-1336503

Isoflavones Derived from Soy, Red Clover, and Kudzu in Safety Assessments: Identity, Form, Quantity, and Product Matrix Considerations

2013· article· en· W2315874297 sur OpenAlexaff
M Steller, S Jogalekar, Alice H. Smith, Robin J. Marles

Notice bibliographique

RevuePlanta Medica · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhytoestrogen effects and research
Établissements canadiensHealth Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIsoflavonesKudzuAglyconePuerarinDaidzinContext (archaeology)Food scienceChemistryMedicineBiotechnologyBiochemistryBiologyGlycosideStereochemistryDaidzeinEndocrinologyGenistein

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Assessing the safety of botanicals containing isoflavones hinges primarily upon their potential to elicit effects on estrogen metabolism, but this assessment can only be reliably conducted with adequate characterization of the isoflavones involved. Of particular relevance to the regulatory context are soy (Glycine max), red clover (Trifolium pratense), and kudzu (Pueraria montana). Each of these species can contain variable quantities and congeners of isoflavones, rendering the consistent preparation of these products critical to quality control and, ultimately, safety and efficacy. Aglycone forms of the isoflavones have generally been regarded as more readily absorbable than their glycosidic counterparts. However, glycosidic forms of certain isoflavones, such as puerarin, can also be absorbed to a significant extent, so when they are present, safety should be assessed using glycosidic isoflavone amounts rather than the conventional aglycone equivalents. To complicate matters, absorption rates for the isoflavones can also be affected by the product's matrix, suggesting that the isoflavones may also be absorbed by other means than simply passive diffusion. Thus, thoroughly assessing the safety profile of a given isoflavone preparation requires detailed characterization of the product as a whole and the product's recommended conditions of use. Nevertheless, in the absence of this product specific characterization, limited inferences from the broader data can also be applied to appropriately address uncertainties and mitigate the potential for risk.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,159
Score d'incertitude au seuil0,593

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,326 · 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'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

Citations2
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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