Associations between Dietary Patterns and LDL Peak Particle Diameter: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Dietary patterns are used to evaluate the effects of overall nutritional habits on health status, and low-density lipoprotein-peak particle diameter (LDL-PPD) has been recognized as an emerging risk factor for cardiovascular disease (CVD). The aim of this study is to verify whether an association exists between dietary patterns and LDL-PPD. METHODS: A total of 635 participants aged between 18 and 55 years were included in this cross-sectional study. Nutritional information was collected with a validated food frequency questionnaire. To establish dietary patterns, factor analysis was performed, which led to characterization of the Western and Prudent dietary patterns. Nondenaturing 2%-16% polyacrylamide gradient gel electrophoresis was used to characterize LDL-PPD. RESULTS: The Western pattern was characterized by high consumption of food such as refined grains, French fries, and red meats, and the Prudent pattern by nonhydrogenated fat, vegetables, eggs, and fish. For the Western profile, a negative correlation was found between score value and LDL-PPD before (r = -0.082, p = 0.039) and after adjustment for age (r = -0.080, p = 0.043). A negative correlation between scores for the Prudent profile and the LDL-PPD adjusted for age, sex, plasma triglycerides, and energy was observed (r = -0.12204, p = 0.0021). After division by tertiles and adjustment for the confounding effects of age, sex, plasma triglyceride levels, and energy, a significant difference (p = 0.0015) in LDL-PPD was noted between the highest tertile (255.21 ± 3.61 Å) and the lowest tertile (255.79 ± 3.68 Å) of the Prudent pattern. CONCLUSIONS: Dietary patterns, such as the Western and the Prudent, are associated with LDL-PPD. Dietary patterns can be used to assess the effects of nutritional habits on health status.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».