Effect of dietary pulse intake on established therapeutic lipid targets for cardiovascular risk reduction: a systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evidence from controlled trials encourages the intake of dietary pulses (beans, chickpeas, lentils and peas) as a method of improving dyslipidemia, but heart health guidelines have stopped short of ascribing specific benefits to this type of intervention or have graded the beneficial evidence as low. We conducted a systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials (RCTs) to assess the effect of dietary pulse intake on established therapeutic lipid targets for cardiovascular risk reduction. METHODS: We searched electronic databases and bibliographies of selected trials for relevant articles published through Feb. 5, 2014. We included RCTs of at least 3 weeks' duration that compared a diet emphasizing dietary pulse intake with an isocaloric diet that did not include dietary pulses. The lipid targets investigated were low-density lipoprotein (LDL) cholesterol, apolipoprotein B and non-high-density lipoprotein (non-HDL) cholesterol. We pooled data using a random-effects model. RESULTS: We identified 26 RCTs (n = 1037) that satisfied the inclusion criteria. Diets emphasizing dietary pulse intake at a median dose of 130 g/d (about 1 serving daily) significantly lowered LDL cholesterol levels compared with the control diets (mean difference -0.17 mmol/L, 95% confidence interval -0.25 to -0.09 mmol/L). Treatment effects on apolipoprotein B and non-HDL cholesterol were not observed. INTERPRETATION: Our findings suggest that dietary pulse intake significantly reduces LDL cholesterol levels. Trials of longer duration and higher quality are needed to verify these results. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov, no. NCT01594567.
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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 | 0,026 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,027 | 0,040 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».