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Enregistrement W2913798399 · doi:10.6000/1929-5634.2018.07.03.3

Beneficial Effects of Pomegranate Fruit Consumption in Cardiovascular Diseases Prevention

2019· article· en· W2913798399 sur OpenAlexvenueno aff
L. Benchagra, Abdelouahed Hajjaji, Mhamed Ramchoun, Ahmed Bazil Bin Khalil, H. Berrougui

Notice bibliographique

RevueJournal of Nutritional Therapeutics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiquePomegranate: compositions and health benefits
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConsumption (sociology)Traditional medicineMedicinePharmacologyFood scienceChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oxidative stress, dyslipidemia, hypercoagulability, endothelial dysfunction and inflammation are key elements in the development of atherosclerosis. Oxidative stress has been implicated as well in most of the key steps in the pathophysiology of atherosclerosis and the consequential clinical manifestations of cardiovascular diseases. In addition to the formation of atherosclerosis, oxidative stress acute thrombotic events, including dyslipidemia, the oxidation of low-density lipoproteins (LDLs) and plaque rupture leading to atherothrombosis and myocardial infarction. In the last decades, multiple experimental studies and clinical trials have demonstrated that diet plays a central role in the prevention of atherosclerosis. Pomegranate (Punica granatum L.) is one of nature’s most concentrated sources of antioxidants. It contains some very potent antioxidants (i.e. tannins, anthocyanins and flavonoids), which provide a wide spectrum of action against free radicals and are considered to be potent anti-atherogenic products. These properties make pomegranate a healthy fruit with a high potential in preventing cardiovascular diseases. In this review, we give an overview on the newest insights in the role of pomegranate in therapy of vascular diseases.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,385
Score d'incertitude au seuil0,506

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,280 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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