Hemp seed protein and its hydrolysate compared with casein protein consumption in adults with hypertension: a double-blind crossover study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The effects of consuming hemp seed protein (HSP) as well as its hydrolysate-derived bioactive peptide (HSP+) on blood pressure (BP) has not, to our knowledge, been investigated in humans. OBJECTIVES: We aimed to investigate how consumption of HSP and its hydrolysate modulates 24-h systolic (SBP) and diastolic BP (DBP) and plasma biomarkers of BP compared with casein. METHODS: In a double-blind, randomized, crossover design trial, 35 adults who had mild hypertension with SBP between 130 and 160 mmHg and DBP ≤110 mmHg were recruited. Participants were randomly assigned to varying sequences of 3 6-wk treatments, 50 g casein/d, 50 g HSP/d, or 45 g HSP plus 5 g HSP-derived bioactive peptides/d (HSP+), separated by a 2-wk washout period. Treatment effects were assessed with a linear mixed model with repeated measures. RESULTS: Compared with casein, after HSP+ consumption, 24-h SBP and 24-h DBP decreased from 135.1 and 80.0 mmHg to 128.1 ± 1.6 (P < 0.0001) and 76.0 ± 1.4 mmHg (P < 0.0001), respectively, whereas these values were 133.5 ± 1.6 and 78.9 ± 1.4 mmHg after HSP consumption (P < 0.0001). There were no differences between the HSP and HSP+ consumption in plasma angiotensin-converting enzyme (ACE) activity, renin, or nitric oxide (NO) concentrations. However, these 2 treatments were able to lower both ACE and renin activities and raise NO concentration in plasma compared with casein. CONCLUSIONS: These results suggest that hemp protein consumption, as well as in combination with bioactive peptides, may have a role in the dietary management of hypertension. This trial was registered at clinicaltrials.gov as NCT03508895.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».