Consumption of Food Sources of Antioxidant Associated with Cognitive Function and Oxidative Stress Markers 4-HNE
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aim : The contain of antioxidant in vegetables, fruits, spices, and tea has a protective effect from oxidative stress which can cause impaired cognitive function.This study aimed todetermine the relationship between the consumption of antioxidant-rich foods such as vegetables, fruits, spices, and tea with 4-HNE plasma levels and cognitive function of elderly. Material and method : The study design was cross-sectional, and was conducted in the Lima Puluh Kota district, West Sumatra in 2018.Interviewing antioxidant food intake was carried out using the Food Frequency Questioner (FFQ), cognitive function was assessed by the Indonesian version of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA-Ina), plasma 4-HNE was measured by the ELISA method. Finally, the data was analyzed by Mann-Whitney and Chi-square statistical tests. Result :The result showed that 83 elderly (57.2%) experience impaired cognitive function. There was no significant relationship between consumption of antioxidant foods and plasma levels of HNE. However, consumption of vegetables, fruits, spices, and tea has a significant relationship with cognitive function. Conclusion:This study concluded that consumption of vegetables, fruits, spices, and tea can protect the elderly from impaired cognitive function.
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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 ».