Health Advantages and Disadvantages of Weight-Reducing Diets: A Computer Analysis and Critical Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Some weight-loss diets are nutritionally sound and consistent with recommendations for healthy eating while others are "fad" diets encouraging irrational and, sometimes, unsafe practices. OBJECTIVE: The purpose of the study was to compare several weight loss diets and assess their potential long-term effects. DESIGN: Eight popular weight-loss diets were selected (Atkins, Protein Power, Sugar Busters, Zone, ADA Exchange, High-Fiber Fitness, Pritikin and Omish) to be non-clinically analyzed by means of a computer to predict their relative benefits/potential harm. A summary description, menu plan and recommended snacks were developed for each diet. The nutrient composition of each diet was determined using computer software, and a Food Pyramid Score was calculated to compare diets. The Mensink, Hegsted and other formulae were applied to estimate coronary heart disease risk factors. RESULTS: Higher fat diets are higher in saturated fats and cholesterol than current dietary guidelines and their long-term use would increase serum cholesterol levels and risk for CHD. Diets restricted in sugar intake would lower serum cholesterol levels and long-term risk for CHD; however, higher carbohydrate, higher fiber, lower fat diets would have the greatest effect in decreasing serum cholesterol concentrations and risk of CHD. CONCLUSIONS: While high fat diets may promote short-term weight loss, the potential hazards for worsening risk for progression of atherosclerosis override the short-term benefits. Individuals derive the greatest health benefits from diets low in saturated fat and high in carbohydrate and fiber: these increase sensitivity to insulin and lower risk for CHD.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».