Plant sterols/stanols as cholesterol lowering agents: a meta-analysis of randomized controlled trials
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.
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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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 | 0,018 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle