Low-glycaemic index diets in the management of blood lipids: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Dietary glycaemic index (GI) is a measure of the postprandial glycaemic response to carbohydrates. Observational studies have found increased triglycerides and decreased high-density lipoprotein levels in patients consuming higher GI foods. OBJECTIVE: Our aim was to review and synthesize the evidence on the effect of low-glucose index diets on serum lipid levels. METHODS: We conducted a systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials on the effect of low-GI diets on serum lipid levels. We searched PubMed, Embase and Cochrane Library for published, English-language, randomized controlled trials comparing low-GI and high-GI diets for the management of blood lipids in the general population with at least 4 weeks of follow-up. We conducted a meta-analysis assuming a random effects model. RESULTS: Four studies met the criteria for inclusion in the systematic review and meta-analysis. The individual studies did not always show a significant effect of a low-GI diet on serum lipids; however, when combined in a meta-analysis, low-GI diets were shown to have a significant effect on decreasing total cholesterol and low-density lipoprotein (LDL) cholesterol over a short time span (5-12 weeks). There was no significant effect on high-density lipoprotein or triglyceride levels. The forest plots for total cholesterol and LDL cholesterol did not show significant statistical heterogeneity (I (2) = 0%). CONCLUSION: This meta-analysis suggests that a low-GI diet may help lower total and LDL cholesterol. The generalizability of these findings is likely limited by heterogeneity in individual study definitions of low- or high-GI diets.
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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 | 0,012 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,034 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».