Krill oil supplementation lowers serum triglycerides without increasing low-density lipoprotein cholesterol in adults with borderline high or high triglyceride levels
Notice bibliographique
Résumé
The aim of the study was to explore the effects of 12 weeks daily krill oil supplementation on fasting serum triglyceride (TG) and lipoprotein particle levels in subjects whose habitual fish intake is low and who have borderline high or high fasting serum TG levels (150-499 mg/dL). We hypothesized that Krill oil lowers serum TG levels in subjects with borderline high or high fasting TG levels. To test our hypothesis 300 male and female subjects were included in a double-blind, randomized, multi-center, placebo-controlled study with five treatment groups: placebo (olive oil) or 0.5, 1, 2, or 4 g/day of krill oil. Serum lipids were measured after an overnight fast at baseline, 6 and 12 weeks. Due to a high intra-individual variability in TG levels, data from all subjects in the four krill oil groups were pooled to increase statistical power, and a general time- and dose-independent one-way analysis of variance was performed to assess efficacy. Relative to subjects in the placebo group, those administered krill oil had a statistically significant calculated reduction in serum TG levels of 10.2%. Moreover, LDL-C levels were not increased in the krill oil groups relative to the placebo group. The outcome of the pooled analysis suggests that krill oil is effective in reducing a cardiovascular risk factor. However, owing to the individual fluctuations of TG concentrations measured, a study with more individual measurements per treatment group is needed to increase the confidence of these findings.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».