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Enregistrement W2904547771 · doi:10.1093/nutrit/nuy060

Novel perspectives on fermented milks and cardiometabolic health with a focus on type 2 diabetes

2018· review· en· W2904547771 sur OpenAlexafffund
Melissa Anne Fernandez, André Marette

Notice bibliographique

RevueNutrition Reviews · 2018
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueProbiotics and Fermented Foods
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésType 2 diabetesFermentationGut floraDysbiosisBiologyFermented milk productsProbioticLactic acidDiabetes mellitusFood scienceBacteriaBiochemistryEndocrinologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This review will explore the observational and mechanistic evidence supporting the hypothesis that fermented milk consumption has beneficial effects on metabolism. Live cultures in fermented dairy are thought to contribute to gut microbial balance, which is likely an instrumental mechanism that protects the host against gut dysbiosis and systemic inflammation associated with cardiometabolic diseases. Lactic acid bacteria (LAB) release bioactive metabolites, such as exopolysaccharides and peptides, that have the potential to exert a wide range of metabolic and regulatory functions. In particular, peptides derived from fermented dairy products are likely to exert greater cardiometabolic and anti-inflammatory effects than nonfermented dairy. It is hypothesized that LAB-derived bioactive peptides have the potential to protect the host against cardiometabolic diseases through antimicrobial actions and to effect changes in gene expression of glucose regulatory and anti-inflammatory signaling pathways. The peptides released through fermentation may explain some of the health effects of fermented dairy products on cardiometabolic disease risk observed in epidemiological studies, particularly type 2 diabetes; however, mechanisms have yet to be explored in detail.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,073
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations59
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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