Fat, Sugar, Whole Grains and Heart Disease: 50 Years of Confusion
Notice bibliographique
Résumé
During the 1970s some investigators proposed that refined carbohydrates, especially sugar and a low intake of dietary fiber, were major factors in coronary heart disease (CHD). This suggestion was eclipsed by the belief that an excess intake of saturated fatty acids (SFA) was the key dietary factor, a view that prevailed from roughly 1974 to 2014. Findings that have accumulated since 1990 inform us that the role of SFA in the causation of CHD has been much exaggerated. A switch from SFA to refined carbohydrates does not lower the ratio of total cholesterol to HDL-cholesterol in the blood and therefore does not prevent CHD. A reduced intake of SFA combined with an increased intake of polyunsaturated fatty acids lowers the ratio of total cholesterol to HDL-cholesterol; this may reduce the risk of CHD. The evidence linking carbohydrate-rich foods with CHD has been steadily strengthening. Refined carbohydrates, especially sugar-sweetened beverages, increase the risk of CHD. Conversely, whole grains and cereal fiber are protective. An extra one or 2 servings per day of these foods increases or decreases risk by approximately 10% to 20%.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».