Acute Post-Prandial Cognitive Effects of Brown Seaweed Extract in Humans
Notice bibliographique
Résumé
(Poly)phenols and, specifically, phlorotannins present in brown seaweeds have previously been shown to inhibit α-amylase and α-glucosidase, key enzymes involved in the breakdown and intestinal absorption of carbohydrates. Related to this are observations of modulation of post-prandial glycemic response in mice and increased insulin sensitivity in humans when supplemented with seaweed extract. However, no studies to date have explored the effect of seaweed extract on cognition. The current randomized, placebo-controlled, double-blind, parallel groups study examined the impact of a brown seaweed extract on cognitive function post-prandially in 60 healthy adults (N = 30 per group). Computerized measures of episodic memory, attention and subjective state were completed at baseline and 5 times at 40 min intervals over a 3 h period following lunch, with either seaweed or placebo consumed 30 min prior to lunch. Analysis was conducted with linear mixed models controlling for baseline. Seaweed led to significant improvements to accuracy on digit vigilance (p = 0.035) and choice reaction time (p = 0.043) tasks. These findings provide the first evidence for modulation of cognition with seaweed extract. In order to explore the mechanism underlying these effects, future research should examine effects on cognition in parallel with blood glucose and insulin responses.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».