Effects of green coffee supplementation on paraoxonase-1 activity and malondialdehyde levels in Iranian women with polycystic ovary syndrome: a randomized clinical trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Polycystic ovary syndrome (PCOS) is a common, heterogeneous clinical syndrome affecting women. Investigating oxidative stress in women is crucial, as it is linked to insulin resistance and endothelial dysfunction. Chlorogenic acid, a bioactive component found in green coffee, has numerous documented health benefits. This study aimed to assess the beneficial effects of green coffee consumption on paraoxonase-1 (PON-1) activity and malondialdehyde (MDA) levels in women with PCOS. METHODS: This study was a double-blind randomized clinical trial that included 44 patients with PCOS. Participants were randomly assigned to either the intervention or control group. For 6 weeks, the intervention group (n=22) received 400 mg of green coffee supplements, while the control group (n=22) received 400 mg of a starch-based placebo. Anthropometric indices, dietary assessments, and physical activity levels were evaluated before and after the 6-week intervention period. Additionally, blood samples were collected for laboratory analysis. RESULTS: Supplementation with green coffee increased PON-1 levels by 3.5 units, a significant finding (p=0.038). Additionally, the intake of green coffee supplements significantly reduced blood cholesterol levels by 18.8 units (p=0.013) and triglyceride levels by 6.1 units (p=0.053). However, no significant differences were observed in the levels of MDA, high-density lipoprotein, low-density lipoprotein, fasting blood sugar, insulin, or homeostatic model assessment of insulin resistance as a result of the intervention. CONCLUSION: Supplementation with green coffee alters PON-1 activity and cholesterol levels in women with PCOS. However, it has no significant impact on MDA levels or glycemic status.
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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 | 0,007 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».