Variations in Body Composition and Plasma Lipids in Response to a High‐Carbohydrate Diet
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the extent to which variations in body composition modulate changes in the lipid profile in response to the ad libitum consumption of a diet rich in carbohydrates (CHOs) (high-CHO diet: 58% of energy as CHOs) or high in fat and in monounsaturated fatty acids (MUFAs) (high-MUFA diet: 40% of energy as fat, 23% as MUFAs). RESEARCH METHODS AND PROCEDURES: Sixty-three men were randomly assigned to one of the two diets that they consumed for 6 to 7 weeks. Body composition and fasting plasma lipid levels were measured at the beginning and the end of the dietary intervention. RESULTS: The high-CHO and high-MUFA diets induced significant and comparable reductions in body weight and waist circumference. These changes were accompanied by significant and comparable (p < 0.01) reductions in total plasma cholesterol and low-density lipoprotein cholesterol levels. However, the high-MUFA diet had more beneficial effects on plasma triglyceride concentrations (p < 0.01) and on plasma high-density lipoprotein cholesterol levels (p = 0.02) compared with the high-CHO diet. Diet-induced changes in waist circumference were significantly associated with changes in low-density lipoprotein cholesterol levels in the high-CHO group (r = 0.39, p = 0.03) but not in the high-MUFA group (r = 0.16, p = 0.38). DISCUSSION: Improvements in plasma lipids induced by the ad libitum consumption of a high-CHO diet seem to be partly mediated by changes in body weight, whereas lipid changes induced by the high-MUFA diet seem to be independent of changes in body weight.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».