Acute Effects of White Button and Shiitake Mushroom Powder Supplementation on Postprandial Lipemia and Glycemia Following a High-Fat Meal
Notice bibliographique
Résumé
Background To determine the acute effects on postprandial lipemia and glycemia by supplementing a high-fat meal with either white button (WB) or shiitake (SH) mushroom powder. Methods Nine healthy participants (4-male, 5-female, 23.3±1.3 years, 17.8±6% body fat, 56.2±11.4kg fat free mass) consumed a control hamburger. At one-week intervals, after consumption of a control meal, participants consumed hamburgers in random order, supplemented with 14g of either WB or SH mushroom powder. Peripheral blood for lipids (triglycerides, high-density lipoprotein HDL, low-density lipoprotein LDL), and glucose was obtained at baseline (t=0 hours) and postprandially every two hours for six hours. Data were analyzed using linear mixed effects models. Results Lower LDL levels were observed for both SH and WB burgers compared to the control burger (p=0.0007) over the six-hour period. Mushroom powder content did not alter triglyceride, HDL, or glucose levels. Gender affected triglyceride and HDL levels over the treatment course. Triglyceride levels were higher in males (p=0.0084), and HDL levels were lower in females (p=0.0005). Triglyceride and glucose levels were higher, (p< 0.001 and p< 0.0001 respectively), during the postprandial time course (t=0, 2, 4, 6 hours). Conclusions Supplementing SH or WB mushrooms during a high-fat meal may lower serum LDL levels.
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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) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».