Notice bibliographique
Résumé
Lifestyle is far more important than most physicians suppose. Dietary changes in China that have resulted from increased prosperity are probably responsible for a marked rise in coronary risk in the past several decades, accelerating in recent years. Intake of meat and eggs has increased, while intake of fruits, vegetables and whole grains has decreased. Between 2003 and 2013, coronary mortality in China increased 213%, while stroke mortality increased by 26.6%. Besides a high content of cholesterol, meat (particularly red meat) contains carnitine, while egg yolks contain phosphatidylcholine. Both are converted by the intestinal microbiome to trimethylamine, in turn oxidised in the liver to trimethylamine n-oxide (TMAO). TMAO causes atherosclerosis in animal models, and in patients referred for coronary angiography high levels after a test dose of two hard-boiled eggs predicted increased cardiovascular risk. The strongest evidence for dietary prevention of stroke and myocardial infarction is with the Mediterranean diet from Crete, a nearly vegetarian diet that is high in beneficial oils, whole grains, fruits, vegetables and legumes. Persons at risk of stroke should avoid egg yolk, limit intake of red meat and consume a diet similar to the Mediterranean diet. A crucial issue for stroke prevention in China is reduction of sodium intake. Dietary changes, although difficult to implement, represent an important opportunity to prevent stroke and have the potential to reverse the trend of increased cardiovascular risk in China.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».