The effect of adding strawberries to a cholesterol‐lowering dietary portfolio on markers of oxidative stress
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To assess the antioxidant effects of strawberries added to an effective cholesterol‐lowering diet (dietary portfolio). Methods: Twenty‐eight hyperlipidemic subjects following a cholesterol‐lowering dietary portfolio, consisting of soy, viscous fiber, plant sterol and nuts, wererandomized to take strawberries (454 g/d, 112 kcal) or additional oat bran bread (65 g/d, 112 kcal, ≈2g β‐glucan) (control) each for one month in a cross‐over design. Results: Both the strawberry and oat bran bread treatments significantly increased serum protein thiols (P<0.001 and P=0.001, respectively), indicating protection of proteins from oxidative damage. TBARS in LDL fraction were significantly reduced with strawberries (P=0.004), indicating protection of LDL from oxidation, however, no significant reduction was seen with oat bran bread (P=0.816). No effect of treatment was seen on conjugated dienes as an additional indicator of LDL oxidative damage. Conclusion: Both strawberries and oat bran bread reduced oxidative damage to serum proteins. However, only strawberries provided evidence of increased protection of LDL from oxidation. Funding: Canada Research Chair Endowment of the Federal Government of Canada; The California Strawberry Commission
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».