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Enregistrement W2003629708 · doi:10.3390/jcdd1030201

Effects of Dietary Macronutrients on Plasma Lipid Levels and the Consequence for Cardiovascular Disease

2014· article· en· W2003629708 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJournal of Cardiovascular Development and Disease · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet and metabolism studies
Établissements canadiensMcGill UniversityConcordia University
Organismes subventionnairesConcordia University
Mots-clésDiseaseCholesterolMedicineWeight lossLipoproteinPhysiologyEndocrinologyInternal medicineEnvironmental healthFood scienceObesityBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite gaining focus, cardiovascular disease (CVD) remains the leading cause of death worldwide. Health promotion agencies have traditionally recommended diets that are low in fat in order to reduce CVD risk however, much debate remains about which dietary approaches are the most efficient for effective disease prevention. Common markers of CVD include elevated plasma triglycerides (TG) and low-density lipoprotein (LDL) cholesterol levels, as well as reduced high-density lipoprotein (HDL) cholesterol levels. While weight loss alone can significantly reduce markers of CVD, manipulating dietary macronutrient content contributes to the beneficial effects of weight loss and furthers the improvement of lipid profiles even without the alteration of total caloric intake. Considering the recent attention to diets that are low in carbohydrates rather than fat, it remains to be elucidated the beneficial effects of each diet type when establishing new recommendations for CVD prevention. This review aims to examine the effects of different macronutrient compositions on lipid markers, thus providing insight into the potential roles of various diet types in the targeted prevention against CVD.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,742
Score d'incertitude au seuil0,563

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,213 · 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