Viscosity rather than quantity determines lipid lowering effects of dietary fiber in individuals consuming typical North American diet
Notice bibliographique
Résumé
Objective To investigate the role of low (wheat), medium (psyllium), and high (viscous fiber blend PGX TM ) viscosity fibers on serum lipid profile. Methods Using a randomized, single blind, crossover design, 22 healthy participants (12M:10F, 34±11 years) on a typical North American diet (50% carbohydrates, 35% fat and 15% protein) and dietary fiber intake 15±5 g/day received addition of either Wheat Bran (WB), Bran Buds with Psyllium (BBP), or PGX (4.7 g/day) cereals, or low‐fiber wheat flour cereal (control) for three weeks separated by one‐week washout periods. Results Comparison between PGX and the control showed that the addition of PGX to the diet significantly lowered serum levels of cholesterol (6.5%, p=0.008), triglycerides (24.0%, p=0.02), ApoB (3.8%, p=0.048), LDL (7.1%, p=0.047), cholesterol/HDL (9.3%, p=0.004), and LDL/HDL (8.4%, p=0.045). Compared to the baseline, PGX significantly decreased serum levels of cholesterol (10.4%, p<0.0001), ApoB (5.7%, p=0.0005), LDL (13.3%, p=0.0007), cholesterol/HDL (9.6%, p=0.001), and LDL/HDL (11.1%, p=0.002) at the end of the 3‐week study period. Other diets (WB, BBP) did not induce significant changes in lipid levels except elevation in ApoB and cholesterol at week 3 on the AB diet. Comparison between diets showed superior lipid‐lowering effect of PGX. Conclusion The addition of a high viscous fiber PGX, but not wheat bran or psyllium, to a metabolically controlled typical North American diet significantly improves blood lipid profile in healthy subjects. Viscosity rather than quantity determines lipid lowering effects of dietary fiber. Research Support: Inovobiologic Inc, Calgary
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».