Evidence that supports the prescription of low-carbohydrate high-fat diets: a narrative review
Notice bibliographique
Résumé
Low-carbohydrate high-fat (LCHF) diets are a highly contentious current topic in nutrition. This narrative review aims to provide clinicians with a broad overview of the effects of LCHF diets on body weight, glycaemic control and cardiovascular risk factors while addressing some common concerns and misconceptions. Blood total cholesterol and LDL-cholesterol concentrations show a variable, highly individual response to LCHF diets, and should be monitored in patients adhering to this diet. In contrast, available evidence from clinical and preclinical studies indicates that LCHF diets consistently improve all other markers of cardiovascular risk—lowering elevated blood glucose, insulin, triglyceride, ApoB and saturated fat (especially palmitoleic acid) concentrations, reducing small dense LDL particle numbers, glycated haemoglobin (HbA1c) levels, blood pressure and body weight while increasing low HDL-cholesterol concentrations and reversing non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD). This particular combination of favourable modifications to all these risk factors is a benefit unique to LCHF diets. These effects are likely due in part to reduced hunger and decreased ad libitum calorie intake common to low-carbohydrate diets, allied to a reduction in hyperinsulinaemia, and reversal of NAFLD. Although LCHF diets may not be suitable for everyone, available evidence shows this eating plan to be a safe and efficacious dietary option to be considered. LCHF diets may also be particularly beneficial in patients with atherogenic dyslipidaemia, insulin resistance, and the frequently associated NAFLD.
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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 | 0,003 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».