MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1969849845 · doi:10.1002/mnfr.201100700

Trans fat involvement in cardiovascular disease

2012· review· en· W1969849845 sur OpenAlexafffund
Riya Ganguly, Grant N. Pierce

Notice bibliographique

RevueMolecular Nutrition & Food Research · 2012
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFatty Acid Research and Health
Établissements canadiensUniversity of ManitobaSt. Boniface Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésDiseaseEpidemiologyMedicineCoronary heart diseaseCardiovascular healthBioinformaticsBiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coronary heart disease is becoming a worldwide epidemic and diet and lifestyle are well known contributing factors. Identifying the kinds of foods that may have a cardioprotective or cardiotoxic effect and understanding their molecular mechanisms of action has become of increasing importance. Through largely epidemiological evidence, trans fatty acid (TFA) intake has been associated with a variety of cardiovascular complications including atherosclerosis. Traditionally, industrial TFAs (iTFAs) have been associated with these deleterious cardiovascular effects. However, there is a current body of research that suggests that ruminant trans fats (rTFAs) may have a cardioprotective role within the heart. The molecular mechanisms whereby TFAs are delivering their effects are largely unknown. In the following review, we discuss recent in vitro, animal and epidemiological research to better understand the effect of TFAs in the diet on cardiovascular disease, particularly atherosclerosis.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,978
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,203
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,218 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations54
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMolecular Nutrition & Food ResearchMême sujetFatty Acid Research and HealthTravaux en français237 207