A comprehensive insight into the molecular effect of theobromine on cardiovascular‐related risk factors: A systematic review of in vitro and in vivo studies
Notice bibliographique
Résumé
Theobromine may have beneficial effects on cardiovascular risk factors. This study aimed to find molecular effects of theobromine on lipid profile, glycemic status, inflammatory factors, and vascular function through a comprehensive assessment of all in vitro and in vivo studies. The search process was started at 18 July 2022. Databases including PubMed, Scopus, and Web of Science were searched to find all articles published up to 18 July 2022. Nineteen studies were included in this study. In vitro studies showed the improving effects of theobromine on inflammatory markers. Of four animal studies assessing the effect of theobromine on inflammatory markers, two reported favorable effects. Among five animal studies assessing the effects of theobromine on lipid profile, three reported improving effects on either triglyceride, total cholesterol, low- or high-density lipoprotein cholesterol. Of the three human studies, two revealed that theobromine had improving effects on lipid profile. A favorable effect of theobromine on augmentation index was also reported in two RCTs. The results for other outcomes were inconclusive. Theobromine may have favorable effects on inflammatory factors, lipid profile, and vascular function markers. However, studies with a longer duration and lower, dietary-relevant doses are required for future confirmation.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».