Die Studie analysierte prospektive Kohorten, um den potenziellen Einfluss des Schokoladenkonsums auf das Risiko der Entwicklung von Typ-2-Diabetes zu untersuchen. Es wurden bestimmte Mengen und Häufigkeiten des Konsums analysiert, um festzustellen, ob ein konsistenter Zusammenhang besteht. Ein höherer Verzehr von Flavonoiden, die antioxidativ, entzündungshemmend und gefäßerweiternd wirken, insgesamt in der Nahrung sowie spezifischer Flavonoid-Unterklassen wurde mit einem verringerten T2D-Risiko in Verbindung gebracht. Ein erhöhter Verzehr von dunkler Schokolade, die aus den Bohnen des Kakaobaums (Theobroma cacao) gewonnen wird (enthält Flavonoid Epicatechin), aber nicht Milchschokolade, war mit einem geringeren T2D-Risiko verbunden. Ein erhöhter Verzehr von Milchschokolade war wiederum mit einer langfristigen Gewichtszunahme verbunden. Die Ergebnisse und Schlussfolgerungen der Untersuchung könnten für Ernährungsrichtlinien und Präventionsstrategien von Bedeutung sein.
Deep Learning zur Beurteilung des kardiovaskulären Risikos
In dem vorliegenden Conference-Paper wurde untersucht, wie Deep Learning-Methoden genutzt werden können, um durch die Analyse sonographischer Merkmale der Halsschlagader arterielle Schäden vorauszusagen. Mithilfe neuartiger Algorithmen wurden die Bilddaten des Ultraschalls ausgewertet, um subklinische Hinweise auf Arteriosklerose zu identifizieren. Die