Effects of a Diet Higher in Carbohydrate/Lower in Fat Versus Lower in Carbohydrate/Higher in Monounsaturated Fat on Postmeal Triglyceride Concentrations and Other Cardiovascular Risk Factors in Type 1 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare the effects of a eucaloric diet higher in carbohydrate/lower in fat versus lower in carbohydrate/higher in monounsaturated fat on postmeal triglyceride (TG) concentrations and other cardiovascular disease risk factors in nonobese subjects with type 1 diabetes and in good glycemic control. RESEARCH DESIGN AND METHODS: In a parallel group design study, 30 subjects were randomly assigned and completed one of the two eucaloric diets. Assessments included: BMI, blood pressure, A1C, plasma lipids, and markers of oxidation, thrombosis, and inflammation. At 6 months, subjects were hospitalized for 24 h to measure plasma TG excursions. RESULTS: There were no significant differences between groups other than decreased plasminogen activator inhibitor 1 (PAI-1) levels and weight gain in the lower-carbohydrate/higher-monounsaturated fat group. During the 24-h testing, the lower-carbohydrate/higher-monounsaturated fat group had a lower plasma TG profile. CONCLUSIONS: A diet lower in carbohydrate/higher in monounsaturated fat could offer an appropriate choice for nonobese type 1 diabetic individuals with good metabolic and weight control.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».