Nutritional management of hyperapoB
Notice bibliographique
Résumé
Plasma apoB is a more accurate marker of the risk of CVD and type 2 diabetes (T2D) than LDL-cholesterol; however, nutritional reviews targeting apoB are scarce. Here we reviewed eighty-seven nutritional studies and present conclusions in order of strength of evidence. Plasma apoB was reduced in all studies that induced weight loss of 6-12 % using hypoenergetic diets (seven studies; 5440-7110 kJ/d; 1300-1700 kcal/d; 34-50 % carbohydrates; 27-39 % fat; 18-24 % protein). When macronutrients were compared in isoenergetic diets (eleven studies including eight randomised controlled trials (RCT); n 1189), the diets that reduced plasma apoB were composed of 26-51 % carbohydrates, 26-46 % fat, 11-32 % protein, 10-27 % MUFA, 5-14 % PUFA and 7-13 % SFA. Replacement of carbohydrate by MUFA, not SFA, decreased plasma apoB. Moreover, dietary enriching with n-3 fatty acids (FA) (from fish: 1·1-1·7 g/d or supplementation: 3·2-3·4 g/d EPA/DHA or 4 g/d EPA), psyllium (about 8-20 g/d), phytosterols (about 2-4 g/d) or nuts (30-75 g/d) also decreased plasma apoB, mostly in hyperlipidaemic subjects. While high intake of trans-FA (4·3-9·1 %) increased plasma apoB, it is unlikely that these amounts represent usual consumption. Inconsistent data existed on the effect of soya proteins (25-30 g/d), while the positive association of alcohol consumption with low plasma apoB was reported in cross-sectional studies only. Five isoenergetic studies using Mediterranean diets (including two RCT; 823 subjects) reported a decrease of plasma apoB, while weaker evidence existed for Dietary Approaches to Stop Hypertension (DASH), vegetarian, Nordic and Palaeolithic diets. We recommend using a Mediterranean dietary pattern, which also encompasses the dietary components reported to reduce plasma apoB, to target hyperapoB and reduce the risks of CVD and T2D.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».