Plant sterols/stanols as cholesterol lowering agents: a meta-analysis of randomized controlled trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Consumption of plant sterols has been reported to reduce low density lipoprotein (LDL) cholesterol concentrations by 5-15%. Factors that affect plant sterol efficacy are still to be determined. OBJECTIVES: To more precisely quantify the effect of plant sterol enriched products on LDL cholesterol concentrations than what is reported previously, and to identify and quantify the effects of subjects' characteristics, food carrier, frequency and time of intake on efficacy of plant sterols as cholesterol lowering agents. DESIGN: Fifty-nine eligible randomized clinical trials published from 1992 to 2006 were identified from five databases. Weighted mean effect sizes were calculated for net differences in LDL levels using a random effect model. RESULTS: Plant sterol containing products decreased LDL levels by 0.31 mmol/L (95% CI, -0.35 to -0.27, P= < 0.0001) compared with placebo. Between trial heterogeneity was evident (Chi-square test, P = <0.0001) indicating that the observed differences between trial results were unlikely to have been caused by chance. Reductions in LDL levels were greater in individuals with high baseline LDL levels compared with those with normal to borderline baseline LDL levels. Reductions in LDL were greater when plant sterols were incorporated into fat spreads, mayonnaise and salad dressing, milk and yoghurt comparing with other food products such as croissants and muffins, orange juice, non-fat beverages, cereal bars, and chocolate. Plant sterols consumed as a single morning dose did not have a significant effect on LDL cholesterol levels. CONCLUSION: Plant sterol containing products reduced LDL concentrations but the reduction was related to individuals' baseline LDL levels, food carrier, and frequency and time of intake.
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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 | 0,021 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,047 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».