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Enregistrement W3213619984

Co-administration of Complementary Therapies for Cardiovascular Disease Risk Reduction in Type 2 Diabetes

2019· dissertation· en· W3213619984 sur OpenAlexaboutno aff
Lucia Andreea Zurbau

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2019
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmacology and Obesity Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésType 2 diabetesMedicineReduction (mathematics)Administration (probate law)DiseaseDiabetes mellitusInternal medicineIntensive care medicineEndocrinologyPolitical scienceMathematics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cardiovascular disease (CVD) is the main cause of mortality in patients with type 2 diabetes (T2D). Selected dietary and herbal supplements with complementary mechanisms of action have been indicated in management of diabetes along with standard therapy. The objective of this thesis was to determine if a 24-weeks co-administration of 4 diet and herbal supplements will improve CVD risk factors beyond conventional therapy in T2D. The project consisted of a randomized, double-blind, controlled trial with two parallel groups involving 104 individuals with T2D (HbA1c: 70.05%) which were randomly assigned to test (10g viscous fiber, 60g Salba-Chia, 1.5g American and 0.75g Korean red ginseng extracts daily), or energy and fibre matched control (53g oat bran, 25g inulin, 25g maltodextrose and 2.25g wheat bran daily) for 24 weeks. Fasting blood was drawn at weeks 0, 12 and 24. Primary and secondary endpoints was change in HbA1c, blood pressure and serum lipids over 24 weeks. The study was conducted at two centres: St. Michael’s Hospital in Toronto, Canada and Vuk Vrhovac University Clinic in Zagreb, Croatia. Results were computed using an intent-to-treat analysis with multiple imputations. Eighty-seven participants completed the trial (test n=44; control n=43). The test intervention significantly reduced HbA1c (0.270.13% (p=0.03) and 24-hour systolic blood pressure by 3.81.2 mmgHg (p

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,238
Score d'incertitude au seuil0,519

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,347 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
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Résumé présentoui

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