Canola oil compared with sesame and sesame‐canola oil on glycaemic control and liver function in patients with type 2 diabetes: A three‐way randomized triple‐blind cross‐over trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study aimed to compare the effects of sesame (SO), canola (CO), and sesame-canola (SCO: a blend) oils on glycaemic control markers and liver function enzymes in adults with type 2 diabetes. METHODS: In this randomized, triple-blind, three-way, cross-over clinical trial, participants replaced their usual oil with the intervention oils for 9 weeks. Serum fasting blood sugar, fasting serum insulin (FSI), insulin resistance (HOMA2-IR), beta-cell function (HOMA2-%B), insulin sensitivity (HOMA2-%S), quantitative insulin sensitivity check index (QUICKI), as well as serum liver function enzymes were measured at baseline and end of intervention periods. RESULTS: Ninety-two participants completed all treatment periods. After adjusting for confounders, all treatment oils resulted in significant improvements in FSI and HOMA2-%S (p < 0.05). SO and SCO led to favourable changes in HOMA2-IR and QUICKI (p < 0.05). Following CO and SCO, there was a significant decrease in HOMA2-%B (p < 0.05). The sex-stratified analysis revealed that FSI and HOMA2-IR were decreased after SO compared to CO in males (p = 0.024). Serum gamma-glutamyltransferase (GGT) was significantly lower following SO compared to CO in females (p = 0.02), however, the difference in change values was not significant (p = 0.058). CONCLUSIONS: SO consumption appears to improve glycaemic control markers in males and serum GGT in females compared with CO in patients with type 2 diabetes (registration code: IRCT2016091312571N6).
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».