Effect of 6 weeks' consumption of β-glucan-rich oat products on cholesterol levels in mildly hypercholesterolaemic overweight adults
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Several regulatory bodies have approved a health claim on the cholesterol-lowering effects of oat β-glucan at levels of 3·0 g/d. The present study aimed to test whether 1·5 g/d β-glucan provided as ready-to-eat oat flakes was as effective in lowering cholesterol as 3·0 g/d from oats porridge. A 6-week randomised controlled trial was conducted in eighty-seven mildly hypercholesterolaemic ( ≥ 5 mmol/l and < 7·5 mmol/l) men and women assigned to one of three diet arms (25 % energy (E%) protein; 45 E% carbohydrate; 30 E% fat, at energy requirements for weight maintenance): (1) minimal β-glucan (control); (2) low-dose oat β-glucan (1·5 g β-glucan; oats low - OL) or (3) higher dose oat β-glucan (3·0 g β-glucan; oats high - OH). Changes in total cholesterol and LDL-cholesterol (LDL-C) from baseline were assessed using a linear mixed model and repeated-measures ANOVA, adjusted for weight change. Total cholesterol reduced significantly in all groups ( - 7·8 (sd 13·8) %, - 7·2 (sd 12·4) % and - 5·5 (sd 9·3) % in the OH, OL and control groups), as did LDL-C ( - 8·4 (sd 18·5) %, - 8·5 (sd 18·5) % and - 5·5 (sd 12·4) % in the OH, OL and control groups), but between-group differences were not significant. In responders only (n 60), β-glucan groups had higher reductions in LDL-C ( - 18·3 (sd 11·1) % and - 18·1 (sd 9·2) % in the OH and OL groups) compared with controls ( - 11·7 (sd 7·9) %; P = 0·044). Intakes of oat β-glucan were as effective at doses of 1·5 g/d compared with 3 g/d when provided in different food formats that delivered similar amounts of soluble β-glucan.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle