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Enregistrement W2290904775 · doi:10.1155/2016/2909210

n-3 Polyunsaturated Fatty Acid Supplementation Has No Effect on Postprandial Triglyceride-Rich Lipoprotein Kinetics in Men with Type 2 Diabetes

2016· article· en· W2290904775 sur OpenAlexafffund
André Tremblay, Benoı̂t Lamarche, Jean‐Charles Hogue, Patrick Couture

Notice bibliographique

RevueJournal of Diabetes Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes, Cardiovascular Risks, and Lipoproteins
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPolyunsaturated fatty acidTriglycerideChemistryInternal medicineApolipoprotein BPostprandialEndocrinologyLipoproteinCholesterolFatty acidDiabetes mellitusBiochemistryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dietary n-3 polyunsaturated fatty acids (PUFAs) have been proposed to modulate plasma lipids, lipoprotein metabolism, and inflammatory state and to reduce triglyceride (TG) concentrations. The present double-blind, randomized, placebo-controlled, crossover study investigated the effects of n-3 PUFA supplementation at 3 g/d for 8 weeks on the intravascular kinetics of intestinally derived apolipoprotein (apo) B-48-containing lipoproteins in 10 men with type 2 diabetes. In vivo kinetics of the TG-rich lipoprotein (TRL) apoB-48 and VLDL apoB-100 were assessed using a primed-constant infusion of L-[5,5,5-D3] leucine for 12 hours in a fed state. Compared with the placebo, n-3 PUFA supplementation significantly reduced fasting TG concentrations by -9.7% (P = 0.05) but also significantly increased plasma levels of cholesterol (C) (+6.0%, P = 0.05), LDL-C (+12.2%, P = 0.04), and HDL-C (+8.4, P = 0.007). n-3 PUFA supplementation had no significant impact on postprandial TRL apoB-48 and VLDL apoB-100 levels or on the production or catabolic rates of these lipoproteins. These data indicate that 8-week supplementation with n-3 PUFAs in men with type 2 diabetes has no beneficial effect on TRL apoB-48 and VLDL apoB-100 levels or kinetics.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,376
Score d'incertitude au seuil0,792

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,285 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations11
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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