Effect of Endocrine-Disrupting Chemicals on Obesity in Children and Adolescents: A Systematic Review Protocol
Notice bibliographique
Résumé
OF).All diets provide 20%, 35% and 45% of energy from protein, fat and carbohydrates, respectively.Relative to the AA group, the AV and OF provide greater MUFA and fiber.The OF group received a snack that mimicked the fiber and MUFA profile of avocados.Each 4-week diet period was separated by a 2-week washout.Weight-stable adults (25-74 y) without diabetes with overweight or obesity (BMI 25 kg/m 2 ) were eligible for enrollment.Fecal, blood, and urine samples were collected during week 4 of each condition.Fecal microbiome will be assessed through shotgun metagenomic sequencing.Fecal metabolites (SCFA, branched chain fatty acids [BCFA], ammonia, phenols, and indoles) will be measured with GC/MS.Fecal bile acids will be quantified via LC-MS/MS.Other measures of gastrointestinal health will include tolerance, stool consistency, and fecal pH.ELISA will be used to measure systemic inflammatory cytokines (IL-6, TNF-, LPS-BP, and CRP) and fecal inflammatory markers (IgA and calprotectin).Gut permeability will be assessed by quantifying urinary excretion of orally ingested rhamnose, mannitol, and sucralose.Urinary excretion between 0-2hrs and 8-24hrs reflect predominantly small intestine and colonic permeability, respectively.Lastly, neuropsychological performance will be evaluated by administering the NIH toolbox and neuroelectric function will be assessed using event related potentials (ERPs) during a modified Eriksen Flanker task.Results: N/A Conclusions: The findings of this study will highlight the impact of daily avocado consumption on gut microbiome composition and gastrointestinal health, anti-inflammatory responses and cognitive function.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».