Effect of a 6-month vegan low-carbohydrate (‘Eco-Atkins’) diet on cardiovascular risk factors and body weight in hyperlipidaemic adults: a randomised controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Low-carbohydrate diets may be useful for weight loss. Diets high in vegetable proteins and oils may reduce the risk of coronary heart disease. The main objective was to determine the longer term effect of a diet that was both low-carbohydrate and plant-based on weight loss and low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C). DESIGN, SETTING, PARTICIPANTS: A parallel design study of 39 overweight hyperlipidaemic men and postmenopausal women conducted at a Canadian university-affiliated hospital nutrition research centre from April 2005 to November 2006. INTERVENTION: Participants were advised to consume either a low-carbohydrate vegan diet or a high-carbohydrate lacto-ovo vegetarian diet for 6 months after completing 1-month metabolic (all foods provided) versions of these diets. The prescribed macronutrient intakes for the low-carbohydrate and high-carbohydrate diets were: 26% and 58% of energy from carbohydrate, 31% and 16% from protein and 43% and 25% from fat, respectively. PRIMARY OUTCOME: Change in body weight. RESULTS: 23 participants (50% test, 68% control) completed the 6-month ad libitum study. The approximate 4 kg weight loss on the metabolic study was increased to -6.9 kg on low-carbohydrate and -5.8 kg on high-carbohydrate 6-month ad libitum treatments (treatment difference (95% CI) -1.1 kg (-2.1 to 0.0), p=0.047). The relative LDL-C and triglyceride reductions were also greater on the low-carbohydrate treatment (treatment difference (95% CI) -0.49 mmol/L (-0.70 to -0.28), p<0.001 and -0.34 mmol/L (-0.57 to -0.11), p=0.005, respectively), as were the total cholesterol:HDL-C and apolipoprotein B:A1 ratios (-0.57 (-0.83, -0.32), p<0.001 and -0.05 (-0.09, -0.02), p=0.003, respectively). CONCLUSIONS: A self-selected low-carbohydrate vegan diet, containing increased protein and fat from gluten and soy products, nuts and vegetable oils, had lipid lowering advantages over a high-carbohydrate, low-fat weight loss diet, thus improving heart disease risk factors. TRIAL REGISTRATION: clinicaltrials.gov (http://www.clinicaltrials.gov/), #NCT00256516.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».