Chronic administration of ellagic acid improved the cognition in middle-aged overweight men
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to investigate if ellagic acid has beneficial effects on cognitive deficits in middle-aged overweight individuals and to propose a possible mechanism. A total of 150 middle-aged male participants, including 76 normal-weight and 74 overweight men, aged between 45 to 55 years, were recruited for this study. Both normal-weight and overweight participants were administered either 50 mg ellagic acid or placebo cellulose daily for 12 weeks. Blood lipids, peripheral brain-derived neurotrophic factor (BDNF), and saliva cortisol were assessed on the last day of the procedure to investigate the effects induced by ellagic acid. The results revealed that ellagic acid treatment improved the levels of blood lipid metabolism with a 4.7% decline in total cholesterol, 7.3% decline in triglycerides, 26.5% increase in high-density lipoprotein, and 6.5% decline in low-density lipoprotein. Additionally, ellagic acid increased plasma BDNF by 21.2% in the overweight group and showed no effects on normal-weight participants. Moreover, the increased saliva cortisol level in overweight individuals was inhibited by 22.7% in a 12-week ellagic acid treatment. Also, compared with placebo, overweight individuals who consumed ellagic acid showed enhanced cognitive function as measured by the Wechsler Adult Intelligence Scale-Revised and the Montreal Cognitive Assessment. To the best of our knowledge, this is the first report showing that ellagic acid prevents cognitive deficits through normalization of lipid metabolism, increase in plasma BDNF level, and reduction of saliva cortisol concentration. These results indicate that ellagic acid has a potential to restore cognitive performance related to mild age-related declines.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».