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Enregistrement W2734797206 · doi:10.1039/c7fo00900c

Cranberries improve postprandial glucose excursions in type 2 diabetes

2017· article· en· W2734797206 sur OpenAlexaff
Jace Schell, Nancy M. Betts, Megan Foster, R. Hal Scofield, Arpita Basu

Notice bibliographique

RevueFood & Function · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhytochemicals and Antioxidant Activities
Établissements canadiensStillwater (Canada)
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical Sciences
Mots-clésPostprandialType 2 diabetesCrossover studyMedicineInsulin resistanceInternal medicineEndocrinologyMealMalondialdehydeDiabetes mellitusGlucose homeostasisLipid oxidationInsulinFood scienceChemistryOxidative stressAntioxidantBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

) (mean ± s.d.) = 39.5 ± 6.5; age (years) = 56 ± 6) revealed that postprandial increases in glucose were significantly lower in the cranberry vs. control at 2 & 4 h (p < 0.05). No significant differences were noted in insulin, insulin resistance evaluated by homeostasis model assessment, lipid profiles and blood pressure between the cranberry and control groups. Among the biomarkers of inflammation and oxidation, postprandial serum interleukin-18 and malondialdehyde were significantly lower at 4 h, and serum total nitrite was higher at 2 h in the cranberry vs. control group (all p < 0.05). No effects were noted on C-reactive protein or interlukin-6. Overall, dietary cranberries had notable effects in improving high-fat breakfast induced postprandial glucose and selected biomarkers of inflammation and oxidation in participants with T2DM. These findings provide evidence that adding whole cranberries to a high-fat meal may improve postprandial blood glucose management and warrant further investigation.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 GPT0,259
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

Citations52
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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