ROOIBOS COMO SABORIZANTE FUNCIONAL NA KOMBUCHA: COMPARAÇÃO DE TENDÊNCIAS METABÓLICAS EM DM2 E HAS
Bibliographic record
Abstract
O consumo de bebidas funcionais à base de chás fermentados tem sido investigado como estratégia complementar no manejo de doenças crônicas não transmissíveis (DCNT), especialmente o diabetes mellitus tipo 2 (DM2) e a hipertensão arterial sistêmica (HAS). Este estudo teve como objetivo avaliar os efeitos clínicos do consumo de kombucha saborizada com chá de rooibos em indivíduos com DM2 e HAS. Participaram 41 indivíduos, sendo 21 com DM2 e 20 com HAS, distribuídos em grupos que consumiram kombucha saborizada com rooibos (11 DM2; 10 HAS) ou kombucha não saborizada (10 DM2; 10 HAS). Um participante do grupo HAS não completou as coletas pós-intervenção, totalizando 40 indivíduos incluídos nas análises laboratoriais. A Edmonton Frail Scale (EFS) e um questionário pré/pós sobre hábitos e sintomas foram aplicados aos participantes que concluíram o estudo. Os questionários revelaram melhora subjetiva em disposição, funcionamento intestinal e qualidade de vida após o consumo da bebida, indicando efeitos positivos na adesão e no bem-estar. Parâmetros hematológicos, lipídicos e glicêmicos foram avaliados antes e após a intervenção. Embora não tenham sido observadas diferenças estatisticamente significativas (p > 0,05), verificaram-se tendências de redução em glicemia, hemoglobina glicada, triglicerídeos e colesterol total. Os achados sugerem que a kombucha saborizada com rooibos pode exercer efeitos favoráveis no perfil metabólico de indivíduos com DM2 e HAS, configurando-se como uma alternativa funcional promissora no contexto da prevenção e do manejo das DCNT.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".