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Enregistrement W2585089035 · doi:10.9734/bjmmr/2016/23762

Poor Cardiovascular Risk Profile Following a Vegan Diet: A Case Report

2016· article· en· W2585089035 sur OpenAlexaff
Olivia Hanna Koury, Andreas Bergdahl

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Medicine and Medical Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAgriculture Sustainability and Environmental Impact
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineVegan DietInternal medicineTraditional medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Vegetarianism and veganism are becoming increasingly popular in North America due to reasons ranging from environmental motives to animal rights.While the vegetarian lifestyle allows some egg and dairy items, vegans completely abstain from all animal products in favour of plant-based diets.Of additional interest to vegans, are the health benefits associated with cardiovascular disease, type 2 diabetes, weight loss and some particular forms of cancer.Case Presentation: Numerous studies have demonstrated drastic improvements in lipid markers such as low-density lipoprotein and total cholesterol that follows vegan dieting when compared to vegetarians or omnivores.This case report discusses a female patient who revealed abnormal lipid markers following blood analysis, despite observing a strict vegan diet for two years. Conclusion:It is questioned whether a vegan diet and its associated macronutrients are indeed beneficial for cholesterol levels or if adhering to this diet require more thorough investigation for an overall reduced risk of cardiovascular disease.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,548
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,300 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeÉtude de cas
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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