The effects of chromium and vitamin D<sub>3</sub> co-supplementation on insulin resistance and tumor necrosis factor-alpha in type 2 diabetes: a randomized placebo-controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
The current study was conducted to assess the effects of simultaneous usage with vitamin D3 and chromium picolinate (CrPic) supplementations on homeostasis model assessment of insulin resistance (HOMA-IR), fasting blood glucose (FBS), hemoglobin A1c (HbA1c), tumor necrosis factor-α (TNF-α), and lipid profile in type 2 diabetes mellitus (T2DM). Ninety-two patients with T2DM were randomly allocated to the following 4 groups for 4 months: (I) placebo of vitamin D3 (n = 23); (II) vitamin D3 supplement at a dose of 50 000 IU/week (n = 23); (III) CrPic supplement at a dose of 500 μg/day (n = 23); and (IV) both vitamin D3 at a dose of 50 000 IU/week and CrPic at a dose of 500 μg/day (n = 23). HOMA-IR levels increased significantly in groups I and II after the intervention. However, this increase in group I was significantly higher than that in group II after the treatment. HOMA-IR levels were controlled in groups III and IV during the intervention. TNF-α decreased significantly in groups II, III, and IV after the intervention. FBS, HbA1c, and lipid profile did not change significantly in total groups after the intervention. It seems that chromium and vitamin D3 co-supplementation are probably effective in controlling HOMA-IR by decreasing TNF-α in T2DM. Novelty Chromium alone and/or in simultaneous pretreatment with vitamin D3 is more effective than vitamin D3 in controlling HOMA-IR in T2DM. Chromium and vitamin D3 alone and/or in simultaneous pretreatment decrease TNF-α in T2DM.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».