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Enregistrement W1531214567 · doi:10.1096/fasebj.29.1_supplement.274.8

EFFECT OF LOW GLYCEMIC INDEX DIET ON APOLIPOPROTEIN B AND LDL PARTICLE SIZE

2015· article· en· W1531214567 sur OpenAlexafffundabout
Korbua Srichaikul, Chris M. Ireland, Cyril W.C. Kendall, John L. Sievenpiper, Benoı̂t Lamarche, David J.A. Jenkins

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet and metabolism studies
Établissements canadiensUniversité LavalUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésGlycemicType 2 diabetesInternal medicineGlycemic indexMedicineGlycemic loadApolipoprotein BEndocrinologyDiabetes mellitusDietary fiberCholesterolChemistryFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Apolipoprotein B (Apo B) and small LDL particles have been strongly associated with increased coronary artery disease while low glycemic index diets (GI) may reduce risk. We have therefore assessed the effect of consumption of a low GI diet on Apo B and LDL particle size. Methods 155 type 2 diabetic subjects treated with antihyperglycemic agents were randomized and completed either 6 months of high fiber or low glycemic index dietary advice in a parallel design. Serum samples were obtained pre‐treatment and at the end of the 6 month study period. Results There was no significant treatment difference in Apo B but a significant reduction in estimated small dense LDL cholesterol (sdLDL‐C) on the low GI diet by ‐0.15 ± 0.08 mmol/L compared to the high fiber diet (p=0.048). No significant treatment differences were seen in LDL particle size distribution. Dietary glycemic load, not glycemic index, correlated positively to serum levels of sdLDL‐c (Rho=0.17, p=0.036), while correlated negatively with serum levels of medium LDL particles (Rho=‐0.17, p=0.042) and large LDL particles (Rho=‐0.18, p=0.026). Conclusion These findings suggest a benefit of low glycemic index diets in reduction of sdLDL‐c levels in type 2 diabetes. Funding Canadian Institutes of Health Research, Canada Research Chair Endowment of the Federal Government of Canada, and Barilla (Italy).

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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