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Enregistrement W2129443332 · doi:10.1139/h09-080

A meta-analysis of the effects of conjugated linoleic acid on fat-free mass in humans

2009· review· en· W2129443332 sur OpenAlexvenueno aff
Dale A. Schoeller, Abigail C. Watras, Leah D. Whigham

Notice bibliographique

RevueApplied Physiology Nutrition and Metabolism · 2009
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFatty Acid Research and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConjugated linoleic acidPlaceboLinoleic acidChemistryMeta-analysisInternal medicineFat massAnimal scienceEndocrinologyFood scienceBody weightMedicineBiologyBiochemistryFatty acidPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Treatment of laboratory animals with a 50:50 mixture of c9,t11 and t10,c12 conjugated linoleic acid (CLA) results in fat loss and, to a smaller degree, fat-free mass (FFM) gain. In a previous meta-analysis, we found that CLA produced a fat loss, but that humans were not as responsive as mice. We performed a similar meta-analysis in the same 18 studies to test whether CLA increased FFM. Only placebo-controlled trials that measured body composition were included. We found that FFM increased during CLA treatment (0.3 +/- 0.7 kg; p = 0.05), but that the change did not display an effect of length of treatment (0.001 +/- 0.005 kg.week(-1); p = 0.8), or an effect of dosage (0.1 +/- 0.1 kg.g CLA(-1).day(-1); p = 0.3). We conclude that FFM does increase in humans during CLA treatment, but the onset of the increase is rapid and the total increase is small (<1%).

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,015
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,063
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,282 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations36
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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