Functional foods for the prevention and treatment of cardiovascular diseases: cholesterol and beyond
Notice bibliographique
Résumé
Cardiovascular disease (CVD) is a major cause of death and disability in many developed countries. The purpose of this literature review is to establish a recommendation for the intake of functional food ingredients in a healthy diet--such as plant sterols (PSs) in low-fat and functional matrices, fatty acid composition and other nutrients of tree nuts and flavonoids in dark chocolate--for the prevention and treatment of CVD. These three specific functional foods are explored in this review, since there is a higher potential for their increased consumption by the population to prevent CVD. First, PS have been added to various nontraditional matrices, such as low-fat products and functional oils, which have shown cholesterol-lowering effects in most clinical trials. Secondly, a growing number of clinical studies indicate that the beneficial effect of tree nuts may not only be due to their fatty acid composition but to other key nutrients, which may provide supplementary health benefits, such as endothelial cell function, as well as decreasing total cholesterol and low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C). Lastly, flavonoids in dark chocolate may protect LDL-C particles from undergoing oxidative modification. However, some gaps in our knowledge need to be filled before firm recommendations can be made for habitual dark chocolate consumption. Overall, these functional foods should be considered as an addition to current lipid-lowering recommendations for improving CVD risk.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».