Effect of oat β-glucan in managing blood pressure: a randomized cross-over pilot trial
Notice bibliographique
Résumé
Hypertension affects over 1.2 billion adults worldwide. While numerous pharmacological treatments are available for managing hypertension, dietary approaches may also offer beneficial alternatives or complementary strategies. High molecular weight (HMW) β-glucan, a fibre found in oats, may be responsible for reductions in systolic blood pressure. This pilot trial investigated the efficacy of HMW oat β-glucan in reducing systolic and diastolic blood pressure in individuals with mild hypertension. Additionally, changes in heart rate, body weight, waist circumference, and dietary intake, including protein, carbohydrates, fat, and fibre were assessed. This study was conducted virtually during the COVID-19 pandemic. The trial followed a randomized, double-blinded, cross-over design. During the treatment period, participants were provided breakfast cookies made from oats containing 4 g/day of HMW oat β-glucan. During the control period, participants received breakfast cookies made primarily from wheat, which does not contain a significant amount of β-glucan (0.12 g/day). Twenty-one people completed the trial. Consumption of oat β-glucan breakfast cookies for 4 weeks did not reduce systolic blood pressure (132.71 ± 1.92 vs. 132.9 ± 1.92, p = 0.95) or diastolic blood pressure (82.86 ± 1.43 vs. 82.38 ± 1.43, p = 0.98) compared to control. Waist circumference ( p = 0.67), weight ( p = 0.79), heart rate ( p = 0.73), and dietary intake (protein ( p = 29), carbohydrate ( p = 0.45), fat ( p = 12), and fibre ( p = 0.64)) were unchanged. Our results indicate that oat β-glucan consumption does not affect systolic or diastolic blood pressure compared to a wheat-based control in middle age and older adults with mild hypertension.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».