Development and Validation of a Dietary Portfolio Score for use Among Hypercholesterolemic Individuals
Notice bibliographique
Résumé
Background The Dietary Portfolio (DP) significantly improves serum low‐density lipoprotein (LDL) profiles in hypercholesterolemic individuals. We aimed to develop and validate a diet score based on the DP. Methods Hypercholesterolemic individuals who participated in a 6‐month DP trial were included. Four dietary components (soy protein, viscous fiber, plant sterols, and nuts) were identified a priori and each scored between 0‐10 units; components were summated to create a DP‐score (DPS) ranging from 0‐40 units. Multivariate linear regression quantified DPS with continuous variables; logistic regression compared individuals with 蠅‐25% ΔLDL vs. those without. Results Median end‐study DPS was 14 (range: 0‐40, n=238). A 1‐unit increase in DPS or ΔDPS decreased ΔLDL by ‐0.036mmol/L (‐0.81%, p<0.001), Δdiastolic blood pressure by ‐0.093mmHg (p=0.017), and Δ10‐year CHD risk by ‐0.048 (p<0.001). The odds of achieving a ‐25% ΔLDL was 23.8 fold (95%CI: 7.40 to 76.7) greater when comparing the highest and lowest adherence groups (31‐40 units vs. 0‐10 units). Conclusions DPS and ΔDPS predict beneficial cardiometabolic risk profiles. Future research should relate the DPS to the incidence of stroke and CHD. Funding CIHR, Loblaw Brands ltd, Unilever, Solae, AFM Net
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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 | 0,008 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».