Diagnostic Value of Postprandial Triglyceride Testing in Healthy Subjects:A Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIM: Triglycerides (TGs) are measured in studies evaluating changes in non-fasting lipid profiles after a fat tolerance test (FTT); however, the optimal timing for TG measurements after the oral fat load is unclear. The aim of this study was to evaluate how non-fasting TG levels vary after an oral FTT in healthy subjects. METHODS: This meta-analysis included 113 studies with >5 participants of Caucasian race that were indexed in PubMed from its inception through March 2010, using the search term "postprandial lipemia". We only included studies that provided mean values and standard deviation (SD) (or standard error of the mean) for TG measurements at baseline (=fasting) and for at least one other time-point. Exclusion criteria included uncommon sampling time-points after the FTT, baseline TGs≥2.0 mmol/L (≥177mg/dl), and a body mass index ≥30kg/m(2). RESULTS: All studies combined, weighted mean±SD TG values in mmol/L were 1.25±0.32 fasting, 1.82±0.40 at 2 h, 2.31±0.62 at 4 h, 1.87±0.63 at 6 h, and 1.69±0.80 at 8 h. After stratifying studies based on fat quantity in the test meal (<40, ≥40-<50, ≥50-<60, ≥60-<70, ≥70-<80, ≥80-<90, ≥90-<100, ≥100-<110, ≥110-120, ≥120 g), the highest standardized mean difference in TG levels from fasting levels was found in those having an oral fat load of ≥70 g and <80 g, and at 4 h (difference=1.74 mmol/L; p<0.001). CONCLUSION: The 4 h time-point after an oral fat load during a FTT was the most representative measurement of TGs. The highest standardized mean difference of TGs was found after a meal containing 70-79g of fat. The relevance of these two key parameters determined in healthy subjects should be considered for further developments of an oral FFT for clinical purposes.
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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 | 0,021 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,053 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».