The effect of a weight reducing low carbohydrate vegan diet on apolipoproteins and blood pressure
Notice bibliographique
Résumé
Objective To determine the effect of a weight reducing low carbohydrate vegan diet, high in soy protein and vegetable oil, on apolipoproteins (apo) and blood pressure (BP) under metabolic conditions. Method Forty‐seven hypercholesterolemic subjects (19M, 28F; 56.9±7.5y; 30.9±2.7kg/m2) were instructed to take a low carbohydrate (26%) high protein vegan diet (test) or a low saturated fat National Cholesterol Education Program ATP III diet (control). For one month, with all food provided, subjects consumed 60% of their estimated energy requirements. Results Forty‐four subjects completed the study. Body weight fell equally by 3.5% on both diets. LDL‐C was reduced more on the test than the control diet (‐20.4±2.8% vs. ‐12.3±2.6%, P=0.002). The corresponding values for apoB and the apoB:apoA‐1 ratio were ‐21.1±2.8% vs. ‐13.2±2.2% (P=0.001) and ‐13.8±3.4% vs. ‐4.2±2.1% (P=0.001). Blood pressure was also reduced on the test than the control diet (systolic BP: ‐4.6±1.0% vs. ‐2.7±1.2%, P=0.046; diastolic BP: ‐5.8±1.0% vs. ‐3.1±1.4, P=0.014). Conclusion Weight loss reduces apoB, the apoB:apoA‐1 ratio and blood pressure more on a low carbohydrate vegan diet, high in vegetable protein and oil, than on a standard therapeutic diet. Funding: The Solae Company, Loblaw Companies Limited Grant Funding Source Canadian Institutes of Health Research
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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 | 0,001 |
| 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 ».