MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2912600902 · doi:10.3390/nu11020357

Mechanism and Potential of Egg Consumption and Egg Bioactive Components on Type-2 Diabetes

2019· review· en· W2912600902 sur OpenAlexaff
Xiaofeng Wang, Myoungjin Son, Meram Chalamaiah

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2019
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueNutrition, Genetics, and Disease
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésType 2 diabetesContext (archaeology)Mechanism (biology)Consumption (sociology)Type 2 Diabetes MellitusObservational studyBiologyDiabetes mellitusInsulin resistanceOxidative stressBioinformaticsMedicineBiotechnologyEndocrinologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Type-2 diabetes (T2D) is one of the major global health challenges and a substantial economic burden. Egg and egg-derived components have been indicated to possess antioxidant, anti-inflammatory, anti-hypertensive, immunomodulatory, and anti-cancer activities. However, the scientific evidence about the benefits of egg on T2D is debatable. The relationship between egg consumption and the risk of T2D from observational epidemiological studies is not consistent. Interventional clinical studies, however, provide promising evidence that egg consumption ameliorates the risk of T2D. Current research progress also indicates that some egg components and egg-derived peptides might be beneficial in the context of T2D, in terms of insulin secretion and sensitivity, oxidative stress, and inflammation, suggesting possible application on T2D management. The current review summarizes recent clinical investigations related to the influence of egg consumption on T2D risk and in vivo and in vitro studies on the effect and mechanism of egg components and egg-derived peptides on T2D.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,939
Score d'incertitude au seuil0,971

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,261 · 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 tête enseignante, 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

Citations34
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNutrientsMême sujetNutrition, Genetics, and DiseaseTravaux en français237 207