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Enregistrement W2338941341 · doi:10.1096/fasebj.23.1_supplement.563.9

Effect of wild blueberry (Vaccinium angustifolium) juice consumption on cardiovascular and inflammatory markers in male participants

2009· article· en· W2338941341 sur OpenAlexaff
Gina Murphy‐Walsh, Katherine Gottschall‐Pass, Marva Sweeney‐Nixon

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhytochemicals and Antioxidant Activities
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesAllianz Industrie Forschung
Mots-clésMedicineVacciniumAdiponectinPlaceboCrossover studyInsulin resistanceType 2 diabetesDipperInternal medicineInsulinPhysiologyEndocrinologyDiabetes mellitusBlood pressureBiologyBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wild blueberries are rich in antioxidants and may offer a novel approach to treat heart disease due to anti‐inflammatory properties. Thus, this study examined the effect of human consumption of wild blueberry juice on markers of cardiovascular disease. Fourteen middle‐aged men with cardiovascular risk factors consumed wild blueberry juice for 3 weeks in a single‐blind, randomized, placebo‐controlled, crossover intervention trial (with a 2‐week washout). Exclusion criteria included use of lipid‐altering medications or history of inflammatory disease. Compliance was monitored using 3‐day food records. Fasting blood samples were taken at the beginning and end of each treatment period, and serum analyzed. In general, results were not statistically significant. However there were trends toward an increase in adiponectin, and a decrease in serum glucose (p=0.075) and insulin concentrations in the treatment group. Insulin resistance, estimated using the homeostasis model assessment, decreased in the treatment group whereas it increased in the placebo group. Also, blueberry lowered levels of inflammatory cytokines (IL‐6, CRP, TNFα (p=0.081)). These results suggest that dietary blueberry may exhibit cardio‐protective properties in men. However, more studies with a greater sample size and longer treatment time are needed to further define efficacy and dose. [Funded by PEI WBGA and AIF]

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)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,249 · 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'admission1
Résumé présentoui

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