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Enregistrement W4410745870 · doi:10.5020/18061230.2025.15369

Efeitos do Consumo de Açaí para a Saúde Humana: Uma Revisão Sistemática

2025· article· pt· W4410745870 sur OpenAlexaboutno aff
Wesley Thyago Alves da Costa, Rhillary Cardoso Jansen, Anderson Quadros de Alcântara, Fábio Felismino Maia Júnior, Amanda Pereira, Lyncoln Eduardo Alves Silva, Lucas Alves Jaques, Amanda da Costa Silveira Sabbá

Notice bibliographique

RevueRevista Brasileira em Promoção da saúde · 2025
Typearticle
Languept
DomaineChemistry
ThématiqueDye analysis and toxicity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objetivo: Analisar sistematicamente as evidências dos efeitos do consumo do açaí na saúde humana. Métodos: Seguindo PRISMA 2020 e PICO, foram selecionadas as bases de dados BVS, PubMed, Cochrane Library e Embase para consultar estudos publicados entre janeiro de 2014 e janeiro de 2024. Utilizaram-se descritores: açaí, saúde, criança, adolescente, adulto e idoso. A triagem foi em duplo-cego e a qualidade avaliada pela escala Newcastle-Ottawa (NOS). Estudo registrado no PROSPERO, CRD42024512937. Resultados: Identificaram-se 75 estudos, dos quais 12 atenderam aos critérios de inclusão. Oito estudos avaliaram a função cardiovascular, com dois observando benefícios. Seis dos oito estudos sobre perfil lipídico e adiposidade encontraram benefícios nos parâmetros antropométricos e inflamatórios. Seis dos sete estudos sobre efeito antioxidante observaram redução de radicais livres. Cinco dos seis estudos sobre mediadores inflamatórios relataram melhora, mas nenhum dos seis estudos sobre perfil glicêmico encontrou benefícios. Conclusão: O consumo de açaí mostrou benefícios à saúde humana sem contraindicações relatadas, mas os estudos são heterogêneos. São necessários mais estudos com amostras representativas e intervenções padronizadas para melhor avaliar os benefícios.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,589
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,284 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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