Seafood intake and the development of obesity, insulin resistance and type 2 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».