A Systematic Review and Meta‐analysis of the Effects of Soy Products on Blood Cholesterol Levels
Notice bibliographique
Résumé
A systematic review was undertaken to assess the evidence for effects of soy products on blood cholesterol. Peer‐reviewed studies were included if they described intervention or observational (cohort and nested case‐control) studies; included a non‐soy protein control; quantified soy protein intake; included generally healthy or mildly hypercholesterolemic adults (蠅18 y) not taking lipid level‐altering medications, not dieting; lasted 蠅 3 weeks; and reported changes in serum triglycerides, total, LDL‐, and/or HDL‐cholesterol. Significant reductions in total cholesterol (TC) and LDL‐cholesterol (LDL‐C) levels were observed with soy products vs. non‐soy control. Weighted mean differences for TC were ‐5.8 (95% confidence interval ‐8.1 to ‐3.1) mg/dL and for LDL‐C ‐5.8 (‐7.3 to ‐4.3) mg/dL, representing reductions of 2.6% and 4% for TC and LDL‐C, respectively. For TC, reduction was significantly greater in hypercholesterolemic (p<0.00001) than normocholesterolemic subjects (p=0.08). For LDL‐C, subgroup analyses showed that baseline cholesterol levels, source of soy protein, study design, gender, type of diet, pattern of consumption, quality of studies and balancing of caloric and macronutrient profiles between control and treatments groups had little influence on weighted mean differences and statistical significance. Scientific evidence supports a cholesterol‐lowering effect for foods containing soy protein with associated isoflavones. Epidemiological and intervention data suggest that for every 1% reduction in LDL‐C there is a corresponding 1‐2% reduction in cardiovascular events, making reduction of elevated LDL‐C a significant public health goal.
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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 | 0,020 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,029 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».