Diagnostic Value of Postprandial Triglyceride Testing in Healthy Subjects:A Meta-Analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 découle