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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 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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 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'étudeObservationnel
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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