Impact of Combined Prebiotic Galacto-Oligosaccharides and Bifidobacterium breve-Derived Postbiotic on Gut Microbiota and HbA1c in Prediabetic Adults: A Double-Blind, Randomized, Placebo-Controlled Study
Notice bibliographique
Résumé
The complex interactions between intestinal microbiota and metabolic disorders are well-documented, with implications for glucose metabolism, energy expenditure, and intestinal permeability. Prebiotics induce beneficial changes in gut microbiota composition in prediabetes, while postbiotics can enhance gut barrier function, complementing each other to improve glucose metabolism and insulin sensitivity. This study investigated the effects of a 12-week dietary fibre (DF) supplement on gut health, metabolic function, and diet. The supplement contained konjac glucomannan (KGM), galacto-oligosaccharides (GOSs), and exopolysaccharides (EPSs) from Bifidobacterium breve. In a randomised, double-blind, placebo-controlled, parallel-group clinical trial, 53 prediabetic volunteers were randomly assigned to either a daily DF supplement (YMETA) or a placebo (cellulose microcrystalline) for 12 weeks, followed by a 4-week follow-up. Measurements included gut microbiota composition, glycated haemoglobin (HbA1c), fasting plasma glucose (FPG), plasma lipids, anthropometry, body composition, blood pressure, and dietary intake. The intervention group showed a significant increase in alpha diversity and butyrate-producing bacteria, with reductions in HbA1c and FPG levels below prediabetes thresholds. No significant changes were observed in the placebo group. This study suggests that manipulating the human gut microbiome through dietary interventions could be a promising therapeutic approach to managing prediabetes and preventing or delaying diabetes.
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 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 ».