Adiponectin levels in individuals with type 2 diabetes on a high fiber or a low glycemic index diet.
Notice bibliographique
Résumé
Objectives Adiponectin is considered to have anti‐diabetic, antiinflammatory and anti‐atherogenic effects. We investigated whether adiponectin levels correlated with cardiovascular risk factors in a cohort of people with type 2 diabetes and whether improving glycemic control through diet may increase adiponectin levels. Research Design and Methods Post‐hoc analysis of 156 men and women with type 2 diabetes who participated in a dietary study of low glycemic index (LGI) or a high cereal fiber diet (HCF) for 6 months with the aim of improving blood glucose control. Results Significant (p<0.05) negative correlations were seen at baseline with triglycerides (TG) in men and women and positive correlations with HDL‐cholesterol (HDL‐C) in women and with LDL‐C and total cholesterol in men. Adiponectin levels increased similarly in both diets: 9 percent (%) from baseline in the HCF diet and 14% in the LGI diet (p<0.01). A significant (p<0.01) negative correlation was observed between % baseline changes in adiponectin and HbA1c in women, after adjustment for body weight changes. Conclusions Improving glycemic control through diet may improve adiponectin levels in people with type 2 diabetes. Study supported by Barilla
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».