Current Evidence Supporting the Link Between Dietary Fatty Acids and Cardiovascular Disease
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Lack of consensus exists pertaining to the scientific evidence regarding effects of various dietary fatty acids on cardiovascular disease (CVD) risk. The objective of this article is to review current evidence concerning cardiovascular health effects of the main dietary fatty acid types; namely, trans (TFA), saturated (SFA), polyunsaturated (PUFA; n-3 PUFA and n-6 PUFA), and monounsaturated fatty acids (MUFA). Accumulating evidence shows negative health impacts of TFA and SFA; both may increase CVD risk. Policies have been proposed to reduce TFA and SFA consumption to less than 1 and 7 % of energy intake, respectively. Cardiovascular health might be promoted by replacing SFA and TFA with n-6 PUFA, n-3 PUFA, or MUFA; however, the optimal amount of PUFA or MUFA that can be used to replace SFA and TFA has not been defined yet. Evidence suggests of the potential importance of restricting n-6 PUFA up to 10 % of energy and obtaining an n-6/n-3 ratio as close as possible to unity, along with a particular emphasis on consuming adequate amounts of essential fatty acids. The latest evidence shows cardioprotective effects of MUFA-rich diets, especially when MUFA are supplemented with essential fatty acids; namely, docosahexaenoic acid. MUFA has been newly suggested to be involved in regulating fat oxidation, energy metabolism, appetite sensations, weight maintenance, and cholesterol metabolism. These favorable effects might implicate MUFA as the preferable choice to substitute for other fatty acids, especially given the declaration of its safety for up to 20 % of total energy.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle