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Enregistrement W2781846731 · doi:10.3390/nu10010039

Fat, Sugar, Whole Grains and Heart Disease: 50 Years of Confusion

2018· review· en· W2781846731 sur OpenAlexaff
Norman J. Temple

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet, Metabolism, and Disease
Établissements canadiensAthabasca University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSaturated fatCholesterolFood scienceSugarPolyunsaturated fatty acidDietary fiberAdded sugarConfusionMedicineCoronary heart diseaseCarbohydrateSaturated fatty acidPhysiologyEndocrinologyInternal medicineChemistryFatty acidBiochemistryPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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%.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,811
Score d'incertitude au seuil0,942

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,302 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations87
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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