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Enregistrement W2135901138 · doi:10.1194/jlr.m400287-jlr200

Apolipoprotein A-I, A-II, and VLDL-B-100 metabolism in men

2004· article· en· W2135901138 sur OpenAlexaff
Sophie Desroches, Marie‐Ève Paradis, Mélanie Pérusse, W. Roodly Archer, Jean Bergeron, Patrick Couture, Nathalie Bergeron, Benoı̂t Lamarche

Notice bibliographique

RevueJournal of Lipid Research · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes, Cardiovascular Risks, and Lipoproteins
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésApolipoprotein BVery low-density lipoproteinInternal medicineEndocrinologyMetabolismCatabolismLipid metabolismChemistryLipoproteinBiologyMedicineCholesterol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The impact of a low-fat diet and a high-MUFA diet on apolipoprotein A-I (apoA-I), apoA-II, and VLDL-apoB-100 metabolism in conditions of unrestricted (ad libitum) energy intake was compared in 65 men randomly assigned to one of two predefined experimental diets. A subsample of 18 men participated in the kinetic study. Before and after the 6-7 week dietary intervention, kinetic subjects received a primed-constant infusion of [5,5,5-2H3]L-leucine for 12 h under feeding conditions. ApoA-I production rate (PR; -31.5%; P <0.001) and fractional catabolic rate (FCR; -24.3%; P <0.05) were significantly decreased after the low-fat diet. These changes in apoA-I PR and FCR with the low-fat diet were also significantly different from those observed with the high-MUFA diet (P <0.01 and P <0.05, respectively). ApoA-II FCR was significantly increased in the high-MUFA group only. No significant within- or between-diet difference was found in VLDL-apoB-100 PR or FCR. These results emphasize the differential impact of the low-fat diet and high-MUFA diet on HDL metabolism.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,918
Score d'incertitude au seuil0,627

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,307 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations31
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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