Fat versus carbohydrate in insulin resistance, obesity, diabetes and cardiovascular disease
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: This review assesses the relative effect of fat versus carbohydrate and the differences between fatty acids and types of carbohydrate on insulin resistance and associated risk factors for diabetes and cardiovascular disease. RECENT FINDINGS: The debate continues over whether high-carbohydrate or high-fat diets have the more deleterious metabolic effects. Large randomized controlled trials have shown that a reduction of fat intake as part of a healthy lifestyle combined with weight reduction and exercise reduce the risk of type 2 diabetes. Carbohydrate as fruit and vegetable together with low-fat dairy products reduce blood pressure. The results of trials of fatty acid type continue to favor the use of monounsaturated fats. However, the advantages over carbohydrate have not always been clear. In terms of carbohydrate, the glycemic index appears to be a better predictor of the metabolic effects of a diet than the sugar content. The fiber content of the carbohydrate food appears to confer benefits in terms of diabetic control. Lower cholesterol and postprandial blood glucose results are associated with viscous fibers. SUMMARY: Diets that are higher in monounsaturated fatty acids, fiber and low glycemic index foods appear to have advantages in insulin resistance, glycemic control and blood lipids in a number of studies. The division of nutrients into total fat (regardless of fatty acids) versus carbohydrate (type and quantity not specified) appears to be less helpful in predicting outcomes.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».