Effect of soy protein isolate on serum lipids in adults with type 2 diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Type 2 diabetes is highly prevalent in North America and is associated with increased risk of cardiovascular disease (CVD). Evidence from dietary interventions supports a role for soy protein in the reduction of serum lipids related to CVD risk, however few studies have focused on adults with type 2 diabetes. The purpose of this study was to determine the effect of consuming isoflavone‐rich soy protein isolate (SPI) on serum lipids in adults with type 2 diabetes. Using a double‐blind, randomized, crossover, placebo‐controlled intervention study design, adults with diet‐controlled type 2 diabetes (n=29) consumed SPI or milk protein isolate (MPI) for 57 days each separated by a 4‐week washout period. Fasted blood samples were collected on days 1 and 57 of each treatment period and analyzed for serum lipids and apolipoproteins (apos). Results showed that serum LDL‐cholesterol (chol), and the ratios of LDL‐chol/HDL‐chol and apoB/apoA‐I were significantly reduced following consumption of SPI when compared to MPI (p=0.04, p=0.02 and p=0.05, respectively). There were no significant effects of SPI on other serum lipids (total‐chol, HDL‐chol, triglycerides) or individual apos (apoB, apoA‐I). These data demonstrate that consumption of soy protein can modulate serum lipids in a direction beneficial for CVD risk in adults with type 2 diabetes. Supported by the Heart and Stroke Foundation of Ontario and the Solae Company.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».