Olive oil containing olive oil fatty acid esters of plant sterols and dietary diacylglycerol reduces low-density lipoprotein cholesterol and decreases the tendency for peroxidation in hypercholesterolaemic subjects
Notice bibliographique
Résumé
Plant sterols (PS) and MUFA are well-documented cholesterol lowering agents. We aimed to determine the effect of PS esterified to olive oil fatty acids (PS-OO) on blood lipid profile and lipid peroxidation in hypercholesterolaemic subjects. Twenty-one moderately overweight, hypercholesterolaemic subjects consumed three consecutive treatment diets, each lasting 28 d and separated by 4-week washout periods, using a randomized crossover design. Diets contained 30 % energy as fat, 70 % of which was provided by olive oil (OO), and differed only in the treatment oils: OO, PS esterified to sunflower oil fatty acids (PS-SO), and PS-OO. Both PS-SO and PS-OO treatments provided 1.7 g PS /d. PS-OO and PS-SO consumption resulted in a decrease (P = 0.0483) in LDL-cholesterol (LDL-C) concentrations compared with the OO diet. Although total cholesterol and apo B-100 levels were not significantly affected, PS-SO and, to some extent, PS-OO reduced the total:HDL-cholesterol (HDL-C) ratio (P = 0.0142) and the apo B-100:apo A-I ratio (P = 0.0168) compared with the OO diet. There were no differences across diets in lipoprotein(a) (Lp(a)) and lipid peroxidation levels. However, following consumption of OO and PS-SO, Lp(a) concentrations increased (P = 0.0050 and 0.0421, respectively), while PS-OO treatment did not affect Lp(a) levels. Furthermore, there was a decrease (P = 0.0097) in lipid peroxidation levels with PS-OO treatment during the supplementation phase. Our results suggest that supplementing an OO-rich diet with PS-OO favourably alters the plasma lipid profile and may decrease the susceptibility of LDL-C to lipid peroxidation in hypercholesterolaemic subjects.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».