The anti-inflammatory and antioxidant properties of Kenyan leafy green vegetables, wild fruits, and medicinal plants: potential for the health-promoting properties of biodiversity to contribute to kwashiorkor alleviation
Notice bibliographique
Résumé
The etiology of kwashiorkor, a form of severe acute malnutrition in children, may be linked to inflammation and oxidative stress. Biodiversity can contribute health-promoting properties that may address the inflammation and oxidative stress seen in kwashiorkor. Six medicinal plants, five leafy green vegetables (LGV), and two wild fruits were collected from Kaiti Division, Makueni County, Eastern Province, Kenya and examined for antioxidant and anti-inflammatory properties using the oxygen radical absorbance capacity (ORAC) and total phenolics assays and a TNF-α in vitro assay, respectively. All the medicinal plants and several LGV had antioxidant and anti-inflammatory activity. A. dubius, V. unguiculata ( both LGV), O. americanum, and Z. chalybeum (medicinal plants) showed the greatest anti-inflammatory activity among the plants tested and were also widely consumed and used among the children in this study. There was a wide variety of LGV and wild fruits available in the study region, which may have contributed to the high mean food variety score (FVS) of 26 for the non-breastfed children. This study demonstrates a theoretical basis for investigating a link between health-promoting properties of biodiversity, dietary diversity, and the development of kwashiorkor for improved nutrition and health outcomes in children.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».