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Enregistrement W2163541103 · doi:10.1001/jama.2011.1202

Effect of a Dietary Portfolio of Cholesterol-Lowering Foods Given at 2 Levels of Intensity of Dietary Advice on Serum Lipids in Hyperlipidemia

2011· article· en· W2163541103 sur OpenAlexaffabout
David J.A. Jenkins, Peter J.H. Jones, Benoı̂t Lamarche, Cyril W.C. Kendall, Dorothea Faulkner, Luba Cermakova, Iris Gigleux, Vanu Ramprasath, Russell J. de Souza, Chris M. Ireland, Darshna Patel, Korbua Srichaikul, Shahad Abdulnour, Balachandran Bashyam, Cheryl Collier, Sandy Hoshizaki, Robert G. Josse, Lawrence A. Leiter, Philip W. Connelly, Jiří Fröhlich

Notice bibliographique

RevueJAMA · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCholesterol and Lipid Metabolism
Établissements canadiensSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHyperlipidemiaConfidence intervalCholesterolInternal medicineDietary CholesterolFood scienceEndocrinologyDiabetes mellitusBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: Combining foods with recognized cholesterol-lowering properties (dietary portfolio) has proven highly effective in lowering serum cholesterol under metabolically controlled conditions. OBJECTIVE: To assess the effect of a dietary portfolio administered at 2 levels of intensity on percentage change in low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) among participants following self-selected diets. DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: A parallel-design study of 351 participants with hyperlipidemia from 4 participating academic centers across Canada (Quebec City, Toronto, Winnipeg, and Vancouver) randomized between June 25, 2007, and February 19, 2009, to 1 of 3 treatments lasting 6 months. INTERVENTION: Participants received dietary advice for 6 months on either a low-saturated fat therapeutic diet (control) or a dietary portfolio, for which counseling was delivered at different frequencies, that emphasized dietary incorporation of plant sterols, soy protein, viscous fibers, and nuts. Routine dietary portfolio involved 2 clinic visits over 6 months and intensive dietary portfolio involved 7 clinic visits over 6 months. MAIN OUTCOME MEASURES: Percentage change in serum LDL-C. RESULTS: In the modified intention-to-treat analysis of 345 participants, the overall attrition rate was not significantly different between treatments (18% for intensive dietary portfolio, 23% for routine dietary portfolio, and 26% for control; Fisher exact test, P = .33). The LDL-C reductions from an overall mean of 171 mg/dL (95% confidence interval [CI], 168-174 mg/dL) were -13.8% (95% CI, -17.2% to -10.3%; P < .001) or -26 mg/dL (95% CI, -31 to -21 mg/dL; P < .001) for the intensive dietary portfolio; -13.1% (95% CI, -16.7% to -9.5%; P < .001) or -24 mg/dL (95% CI, -30 to -19 mg/dL; P < .001) for the routine dietary portfolio; and -3.0% (95% CI, -6.1% to 0.1%; P = .06) or -8 mg/dL (95% CI, -13 to -3 mg/dL; P = .002) for the control diet. Percentage LDL-C reductions for each dietary portfolio were significantly more than the control diet (P < .001, respectively). The 2 dietary portfolio interventions did not differ significantly (P = .66). Among participants randomized to one of the dietary portfolio interventions, percentage reduction in LDL-C on the dietary portfolio was associated with dietary adherence (r = -0.34, n = 157, P < .001). CONCLUSION: Use of a dietary portfolio compared with the low-saturated fat dietary advice resulted in greater LDL-C lowering during 6 months of follow-up. TRIAL REGISTRATION: clinicaltrials.gov Identifier: NCT00438425.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations219
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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