The effects of almond consumption on fasting blood lipid levels: a systematic review and meta-analysis of randomised controlled trials
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A systematic review and meta-analysis of randomised controlled trials was undertaken to determine the effects of almond consumption on blood lipid levels, namely total cholesterol (TC), LDL-cholesterol (LDL-C), HDL-cholesterol (HDL-C), TAG and the ratios of TC:HDL-C and LDL-C:HDL-C. Following a comprehensive search of the scientific literature, a total of eighteen relevant publications and twenty-seven almond-control datasets were identified. Across the studies, the mean differences in the effect for each blood lipid parameter (i.e. the control-adjusted values) were pooled in a meta-analysis using a random-effects model. It was determined that TC, LDL-C and TAG were significantly reduced by −0·153 mmol/l (P < 0·001), −0·124 mmol/l (P = 0·001) and −0·067 mmol/l (P = 0·042), respectively, and that HDL-C was not affected (−0·017 mmol/l; P = 0·207). These results are aligned with data from prospective observational studies and a recent large-scale intervention study in which it was demonstrated that the consumption of nuts reduces the risk of heart disease. The consumption of nuts as part of a healthy diet should be encouraged to help in the maintenance of healthy blood lipid levels and to reduce the risk of heart disease.
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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 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,039 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 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 ».