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Enregistrement W2911435861 · doi:10.1017/s0954422418000240

Seafood intake and the development of obesity, insulin resistance and type 2 diabetes

2019· review· en· W2911435861 sur OpenAlexaff
Bjørn Liaset, Jannike Øyen, Hélène Jacques, Karsten Kristiansen, Lise Madsen

Notice bibliographique

RevueNutrition Research Reviews · 2019
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFatty Acid Research and Health
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesFiskeri - og havbruksnæringens forskningsfond
Mots-clésInsulin resistanceType 2 diabetesAdiponectinObesityInternal medicineInsulinEndocrinologyMedicineDiabetes mellitusPolyunsaturated fatty acidOverweightBiologyFatty acid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We provide an overview of studies on seafood intake in relation to obesity, insulin resistance and type 2 diabetes. Overweight and obesity development is for most individuals the result of years of positive energy balance. Evidence from intervention trials and animal studies suggests that frequent intake of lean seafood, as compared with intake of terrestrial meats, reduces energy intake by 4-9 %, sufficient to prevent a positive energy balance and obesity. At equal energy intake, lean seafood reduces fasting and postprandial risk markers of insulin resistance, and improves insulin sensitivity in insulin-resistant adults. Energy restriction combined with intake of lean and fatty seafood seems to increase weight loss. Marine n-3 PUFA are probably of importance through n-3 PUFA-derived lipid mediators such as endocannabinoids and oxylipins, but other constituents of seafood such as the fish protein per se, trace elements or vitamins also seem to play a largely neglected role. A high intake of fatty seafood increases circulating levels of the insulin-sensitising hormone adiponectin. As compared with a high meat intake, high intake of seafood has been reported to reduce plasma levels of the hepatic acute-phase protein C-reactive protein level in some, but not all studies. More studies are needed to confirm the dietary effects on energy intake, obesity and insulin resistance. Future studies should be designed to elucidate the potential contribution of trace elements, vitamins and undesirables present in seafood, and we argue that stratification into responders and non-responders in randomised controlled trials may improve the understanding of health effects from intake of seafood.

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: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,251
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,206 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations74
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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