Green tea catechin: does it lower blood cholesterol?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Tea is one of the most popular beverages in the world, especially in Asian societies. Green, oolong and black tea are three main types of tea products. Catechin is the principal polyphenol compound in all tea products including four major subgroup compounds, epigallocatechin gallate (EGCG), epicatehin (EC), epigallocatechin (EGC) and epicatechin gallate (ECG). Green tea contains highest amount of catechin compared to oolong and black tea since fermentation process can significantly reduce the amount of catechin in tea product, which polyphenol oxidase can convert catechins to theaflavins and thearubigins during fermentation process. Therefore, green tea catechin is becoming more and more attractive to nutritionists since it can provide several health benefits to human body. Cholesterol lowering effect is one of the health benefits been studied and proposed over decade. There are well documented evidences that suggested green tea catechin, in particular EGCG has the potential to lower blood cholesterol concentrations. Since the pool bioavailability and absorption ability of catechin, researchers believed that green tea catechin may significantly inhibit lipids absorption in intestine. Mechanisms are including inhibition of pancreatic lipase activity, lipids hydrolysis, and emulsification in intestine and precipitation of micellar cholesterol. In vitro studies, animal studies as well as most of human RCT, consistent results been observed that dietary intake of green tea beverages or extracts could significantly lower circulating cholesterol concentration, in particular lower LDL-C and total cholesterol level. However, in 2010, European Food Safety Authority (EFSA) denied the health claim of cholesterol lowering benefits of dietary intake of green tea or green tea catechins. In this presentation, current scientific evidences and EFSA judgment will be reviewed and discussed.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».