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Enregistrement W4409307839 · doi:10.1002/mnfr.70014

Effects and Mechanisms of Steviol Glycosides on Glucose Metabolism: Evidence From Preclinical Studies

2025· review· en· W4409307839 sur OpenAlexaff
Changfa Zhang, Ruoting Wang, Kangjun Li, Xuerui Bai, N.D. Qi, Hongying Qu, Guowei Li

Notice bibliographique

RevueMolecular Nutrition & Food Research · 2025
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueBiochemical Analysis and Sensing Techniques
Établissements canadiensSt. Joseph’s Healthcare Hamilton
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCarbohydrate metabolismSteviolInsulin resistanceMedicineSugarPopulationDiabetes mellitusSweetnessType 2 Diabetes MellitusInsulinBiologyPharmacologyBiochemistryEndocrinologyStevioside

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The natural sweeteners of steviol glycosides (SGs) have been widely used as a substitute for sugar due to their high sweetness, low-calorie properties, and potential health benefits. Some studies reported that SGs could regulate glucose metabolism and prevent Type 2 diabetes mellitus (T2DM); however, the detailed mechanisms remained further elucidated. Therefore, in this review, we aimed to systematically summarize the effects and mechanisms of SGs on glucose metabolism based on evidence from preclinical studies. We searched PubMed and Web of Science (up to March 31, 2024), and included a total of 40 animal and 5 cell studies for review. Results showed that SGs could improve glucose metabolism by enhancing insulin secretion, simulating insulin effects, improving insulin resistance, advancing key enzyme activities, or regulating gut microbiota. To conclude, if further validated in clinical trials and population studies, the sugar substitute of SGs may serve as a potential nutritional strategy for effective prevention and treatment of T2DM.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,823
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,208
Tête enseignante GPT0,489
Écart entre enseignants0,281 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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