Dietary fatty acids, dietary patterns, and lipoprotein metabolism
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Few studies have reviewed the impact of dietary fat and dietary patterns on lipoprotein metabolism. This review intends to provide perspective on this topic, while focusing primarily on the studies that assessed intravascular lipoprotein kinetics in humans using isotope methodologies. RECENT FINDINGS: Data suggest that dietary saturated fatty acids slow the clearance of LDL apolipoprotein (apo)B-100 and of apoA-I from the circulation, whereas possibly increasing also apoA-I production. Dietary trans fats reduce the clearance of LDL apoB-100, whereas increasing the clearance of apoA-I. n-3 polyunsaturated fatty acids (PUFAs) intake reduces the production of apoB-48-containing lipoproteins as well as of VLDL apoB-100 and increases their conversion into smaller lipoproteins. Medium-chain triglycerides appear to have no significant effect on lipoprotein kinetics. Finally, Mediterranean diet in the absence of weight loss reduces LDL cholesterol, primarily by enhancing its clearance from the circulation. SUMMARY: Kinetic studies with tracers allow a better appreciation of the impact of specific dietary factors on plasma lipid risk factors. However, additional studies are required to better document the effect of monounsaturated fatty acids, n-6 PUFAs, and of whole diets on lipoprotein metabolism.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».