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 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) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».