Weight and lipid‐lowering effects and safety of a herbal formulation in a rat model of obesity
Notice bibliographique
Résumé
Both overweight and obesity increase the risk of developing several serious chronic diseases, as well as lipid‐related conditions, such as hypercholesterolemia. Therefore, the present study was conducted to investigate the effect of a proprietary herbal formulation on body weight, food intake, plasma lipids and liver enzymes, and body fat content and distribution in a rat model of obesity. In this study, we used obese‐resistant (OR) and obeseprone (OP) rats, which were housed individually in cages. All rats were fed a high‐fat (60% energy from fat) diet for 9 weeks. The OR rats were used as a normal control group and one group of OP rats was used as an obesity control. An additional three OP groups were challenged with different dose levels of the herbal formulation. The results demonstrated that the formulation was able to lower body weight, absolute body fat, and triacylglycerides. The results also revealed that the product reduced food intake. There are a growing number of available weight loss products on the marketplace but many exhibit adverse side effects. These side effects can be assessed by measuring the concentration of liver enzymes in the serum. In the present study, the formulation administered did not exhibit any liver toxicity at any of the dose levels. In conclusion, the formulation appears to warrant further examination for possible development as a natural product for weight control and lipid management. Grant Funding Source : CIHR
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».