Nutritional strategies in the prevention and treatment of metabolic syndrome
Notice bibliographique
Résumé
The metabolic syndrome (MetS) is a clustering of metabolic abnormalities that increase the risk of developing atherosclerotic cardiovascular disease and type 2 diabetes. The exact etiology remains unclear, but it is known to be a complex interaction between genetic, metabolic, and environmental factors. Among environmental factors, dietary habits are of central importance in the prevention and treatment of this condition. However, there is currently no firm consensus on the most appropriate dietary recommendations. General recommendations include decreasing obesity, increasing physical activity, and consuming an anti-atherogenic diet, and have traditionally focused on low total fat intake. A major problem with the focus on low fat is that high-carbohydrate diets can contribute to increasing triglyceride and decreasing high-density lipoprotein (HDL) concentrations. Low-carbohydrate diets have been popular in recent years. However, such diets are typically higher in saturated fat and lower in fruits, vegetables, and whole grains than national dietary recommendations. More recently the quality of carbohydrate has been studied in relation to MetS, including a focus on dietary fiber and glycemic index. Similarly, there has been a move from limiting total fat to a focus on the quality of the fat, with evidence of beneficial effects of replacing some carbohydrate with monounsaturated fat. Other nutrients examined for possible importance include calcium, vitamin D, and magnesium. Together, the evidence suggests that the components of diet currently recommended as "healthy" are likely also protective against MetS, including low saturated and trans fat (rather than low total fat) and balanced carbohydrate intake rich in dietary fiber, as well as high fruit and vegetable intake (rather than low total carbohydrate); and the inclusion of low-fat dairy foods. Accelerating research on gene-diet interactions is likely to contribute interesting information that may lead to further individualized dietary guidance in the future.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».