Effect of dietary composition of weight loss diets on high‐sensitivity c‐reactive protein: The Randomized POUNDS LOST trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Overweight and obesity are associated with increased high-sensitivity C-reactive protein (hsCRP) levels. The purpose of this study was to determine if weight loss diets differing in fat, protein, or carbohydrate composition differentially reduce hsCRP. DESIGN AND METHODS: POUNDS (preventing overweight using novel dietary strategies) LOST was a 2-year trial of overweight and obese adults randomly allocated to one of four weight loss diets with targeted percentages of energy derived from fat, protein, and carbohydrates (20, 15, 65%; 20, 25, 55%; 40, 15, 45%; 40, 25, 35%, respectively). hsCRP was measured at baseline, 6, and 24 months among 710 participants, and adiposity as measured by dual X-ray absorptiometry (N = 340) or abdominal computed tomography (N = 126) was correlated with hsCRP change. RESULTS: At 6 months, hsCRP was reduced in all trial participants by -24.7% (Interquartile range (IQR) +7%, -50%), weight by -6.7% (IQR -3%, -11%), and waist circumference by -6.0% (IQR -3%, -10%) (all P < 0.002), with no significant differences according to dietary composition. The percent change in hsCRP at 6 and 24 months correlated modestly with change in weight, waist circumference, fasting insulin, fasting glucose, HOMA, and most lipid levels. Reductions in hsCRP persisted despite ∼ 50% regain of weight by 24 months. The percent change in hsCRP at 24 months significantly correlated with changes in total body fat (r = 0.42), total abdominal adiposity (r = 0.52), subcutaneous abdominal adiposity (r = 0.52), visceral adiposity (r = 0.47), and hepatic tissue density (r = -0.34) (all P < 0.0006). CONCLUSION: Weight loss decreased hsCRP by similar magnitude, irrespective of dietary composition. Clinicians concerned about inflammation and cardiovascular risk should recommend weight loss diets most likely to succeed for their patients.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».