Effects of a Low Advanced Glycation End Products Diet on Insulin Levels: The Feasibility of a Crossover Comparison Test
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Advanced glycation end products (AGEs) are associated with diabetes mellitus. Digested food-derived AGEs have been implicated in the pathogenesis of AGE-related disorders, and restricting diet-derived AGEs improves insulin resistance in animal models. The AGE content in foods changes according to cooking method, and it is higher in baked or oven-fried foods than in those prepared by steaming or simmering. Here, we examined the feasibility of crossover comparison tests for determining how different cooking methods (normal diet vs. low-AGE diet) affect insulin levels in non-diabetic Japanese subjects. METHODS: ) were enrolled. The following dietary regimen was used: days 1 - 3, control meal; day 4, test meal (normal diet vs. low-AGE diet); day 5, washout day; and day 6, test meal. On days 4 and 6, blood samples were collected before and at 2, 4, and 6 h after meals. RESULTS: Blood levels of N-(carboxymethyl) lysine (CML) increased with dietary intake, but the increase was similar for the normal diet and low-AGE diet groups. Mean plasma glucose, insulin, triglycerides (TG), and CML did not differ significantly between the two groups. The area under the curve (AUC) for insulin levels was lower in the low-AGE diet group (d = 0.8). The sample size calculated from the effect size of the insulin AUC change was 22. CONCLUSIONS: Twenty-two subjects may be needed to investigate the changes in clinical parameters attributable to cooking method in non-diabetic Japanese subjects.
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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 | 0,018 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».