Weight Loss Associated With Consumption of Apples: A Review
Notice bibliographique
Résumé
Apples are known as a major source of polyphenols, dietary fiber, carotenoids, and other nutrients. There are many documents and studies that show fruit polyphenols likely promote anti-obesity effects and exert their beneficial effects via scavenging free radicals, regulating gene expression, and altering signal transduction in target cells and tissues, especially fat tissues.The goal of this review is to presenti the major components of apple and the evidence that indicates its potential to diminution weight gain risk from in vitro, animal, and epidemiological and clinical studies. This review summarizes data about the apple and apple products that been have reported to reduce weight gain by various mechanisms, including antioxidant, antiproliferative, and cell signaling pathways. An extensive search was performed in PubMed, Science Direct, Scopus, and Google Scholar to identify human, animal, and cell culture studies on the association between weight loss and apple consumption, published from inception up to journey 15, 2017. The feeding of apples rats (7-10 mg/kg/d) in different forms in 8 experiments have shown that this caused weight loss during 3 to 28 weeks. In agreement with this, the obtained results from 5 experiments on humans have revealed that consumption of the whole apple or apple juice (240-720 mg/d) in 4-12 weeks by fat people can cause weight loss. Experiments on animals and humans have shown that the consumption of apples in different forms can cause weight loss in overweight ones. However, the main questions are which kind of apple, which part of it, how much, and how long overweight persons should consume them to reduce their body fat and body mass index (BMI). Then, it is necessary to do a meta-analysis to show how these factors affect the body fat percentage and whether this weight-lowering effect is statistically significant or not.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 0,001 |
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 ».