Carbohydrate nutrition, glycaemic load, and plasma lipids: the Insulin Resistance Atherosclerosis Study
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: We evaluated the relationship of carbohydrate nutrition and selected food groups with lipids using data from the Insulin Resistance Atherosclerosis Study (IRAS Exam I, 1992-1994). METHODS AND RESULTS: A total of 1026 middle-aged adults with normal or impaired glucose tolerance had complete data on fasting lipids and usual dietary intake from an interviewer-administered, validated food frequency questionnaire. Published glycaemic index (GI) values were assigned to food items and average dietary GI and glycaemic load (GL) were calculated per participant. Intake of carbohydrates differed by gender, men consuming more absolute digestible carbohydrates with higher GI and GL than women. In multivariate models adjusting for energy intake, in men, GL and carbohydrates were associated positively with total and LDL cholesterol, and inversely with HDL. In women, associations were limited to triglycerides. We estimated that a 100 g higher intake in GL or carbohydrates was associated with a 7-8 mg/dL higher total or LDL cholesterol level in men, and a 13-17 mg/dL higher triglyceride level in women. In the combined sample, GL and carbohydrates were consistently associated with all lipid levels and GI was inversely associated with HDL cholesterol. CONCLUSION: Our findings underscore the importance of carbohydrate nutrition for plasma lipids.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».