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Enregistrement W4289869029 · doi:10.3389/fnagi.2022.919766

Green tea improves cognitive function through reducing AD-pathology and improving anti-oxidative stress capacity in Chinese middle-aged and elderly people

2022· article· en· W4289869029 sur OpenAlexaboutno aff
Ran Zhang, Lei Zhang, Li Zeng, Ping Zhang, Hao Song, Dong-ai Yao, Jing Cao, Junjian Zhang

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Aging Neuroscience · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurological Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWuhan UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMontreal Cognitive AssessmentOxidative stressMalondialdehydeStroop effectCognitionGlutathione peroxidaseMedicineSuperoxide dismutaseInternal medicineEffects of sleep deprivation on cognitive performanceNeuropsychologyVerbal learningCognitive declinePsychologyDiseaseDementiaPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Numerous benefits of green tea have been reported. However, the effects of green tea on cognitive function remain disputable and the mechanism is still unclear. Objective: To investigate the relationship of green tea consumption with cognitive function and related blood biomarkers among Chinese middle-aged and elderly people. Methods: A total of 264 participants aged 50–70 years old were enrolled from Zhongnan Hospital of Wuhan University. They were interviewed about green tea consumption patterns and underwent neuropsychological tests covering five main cognitive domains to assess cognition including Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and the other 10 scales. Then we detected serum oxidative stress biomarkers including Superoxide Dismutase (SOD), Malondialdehyde (MDA), Glutathione Peroxidase (GPx), Glutathione Reductase (GR), and Alzheimer’s disease (AD) markers including β-amyloid (Aβ) 40 , Aβ 42 , and phosphorylated tau-181 (pTau 181 ). Results: In the tea-consuming group, the MoCA scores ( P = 0.000), Hopkins Verbal Learning Test (HVLT) immediate recall ( P = 0.012) and delayed recall ( P = 0.013) were significantly higher while Trail Making Test-B ( P = 0.005) and Victoria Stroop test interference ( P = 0.000) were lower. In terms of oxidative stress markers, the tea-consuming group had lower serum MDA levels ( P = 0.002) and higher serum SOD ( P = 0.005) and GPx ( P = 0.007) levels. In terms of AD markers, serum pTau 181 (P < 0.000), Aβ 42 ( P = 0.019) and total Aβ levels ( P = 0.034) but not serum Aβ 40 levels, were lower in the tea-consuming group. In the logistic regression analysis, there was a significant negative correlation between green tea consumption and cognitive impairment (OR = 0.26, 95 % CI 0.13 0.52 for high group). Conclusion: Regular green tea consumption is associated with better cognitive function among Chinese middle-aged and elderly people, mainly reflected in memory and executive function. It may achieve protective effects by reducing AD-related pathology and improving anti-oxidative stress capacity and higher levels of tea consumption have a stronger protective effect.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,767
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,216 · 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.

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

Citations28
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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