Comparison of Canola and Soybean Oils on Serum Lipid and Glucose Profiles and Anthropometric Parameters in Overweight and Obese Type 2 Diabetes Mellitus Patients: A Randomized Clinical Trial
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background No earlier human study compared influences of canola and soybean oils on patients with type 2 diabetes (T2D). Current study aimed to investigate effects of canola and soya oils on blood and anthropometric parameters in overweight and obese Iranian diabetic (II) patients. Methods A total of sixty-six T2D subjects were randomly allocated to three groups. Canola oil (CO; n 23, received 30g canola oil); Soya oil (SO; n 19, received 30g soya oil) and control group (n 24, their usual intake of dietary oils) for 8 weeks. Lipid and glycemic profiles as well as anthropometric indicators were evaluated before and after the intervention. Repeated-measures ANOVA was used to evaluate time×group interactions for the outcome variables followed by a t test (significance level, p < 0.05). Results After 8 weeks, serum total cholesterol (-21.3 and -36.4v. -2.2 mg/dl; P=0·007), low density lipoprotein (-6.6 and -15.9v. +3.0 mg/dl; P=0·013), fasting blood sugar (-39.6 and -30.5v. +11.7 mg/dl; P<0.001) significantly decreased and high density lipoprotein (+3.0 and +3.5v. +2.4 mg/dl; P=0.038) significantly increased in CO and SO groups compared with controls. Changes in lipid profiles were more considerable in the soybean oil group than the canola oil group. The mean changes of waist circumference (WC; −4.1 v. -1.4 and -1.3 cm; P=0·031) and weight (−3.1 v. -0.3 and +0.5 kg; P=0·048) significantly decreased in canola group comparing to the two other groups. Conclusions Current study showed that daily consumption of canola and soybean oil for 8 weeks improved serum levels of fasting blood sugar, total cholesterol, low density lipoprotein and high density lipoprotein in T2D patients. Changes were more considerable in those consumed soybean oil. Canola oil decreased central obesity indices (waist circumference and weight) in T2D patients. Further studies are needed to shed light on this issue. Trial registration: The trial registration number at irct.ir is IRCT2012062510110N1. Registered 23 July 2012. Retrospectively registered. https://fa.irct.ir/search/result?query=IRCT2012062510110N1
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».