High-Dose DHA Has More Profound Effects on LDL-Related Features Than High-Dose EPA: The ComparED Study
Notice bibliographique
Résumé
Context: Supplementation with high-dose docosahexaenoic acid (DHA) increases serum low-density lipoprotein (LDL) cholesterol (LDL-C) concentrations more than high-dose eicosapentaenoic acid (EPA). The mechanisms underlying this difference are unknown. Objective: To examine the phenotypic change in LDL and mechanisms responsible for the differential LDL-C response to EPA and DHA supplementation in men and women at risk of cardiovascular disease. Design, Setting, Participants, and Intervention: In a double-blind, controlled, crossover study, 48 men and 106 women with abdominal obesity and subclinical inflammation were randomized to a sequence of three treatment phases: phase 1, 2.7 g/d of EPA; phase 2, 2.7 g/d of DHA; and phase 3, 3 g/d of corn oil. All supplements were provided as three 1-g capsules for a total of 3 g/d. The 10-week treatment phases were separated by a 9-week washout period. Main Outcome Measure: In vivo kinetics of apolipoprotein (apo)B100-containing lipoproteins were assessed using primed-constant infusion of deuterated leucine at the end of each treatment in a subset of participants (n = 19). Results: Compared with EPA, DHA increased LDL-C concentrations (+3.3%; P = 0.038) and mean LDL particle size (+0.7 Å; P < 0.001) and reduced the proportion of small LDL (-3.2%; P < 0.01). Both EPA and DHA decreased proprotein convertase subtilisin/kexin type 9 concentrations similarly (-18.2% vs -25.0%; P < 0.0001 vs control). Compared with EPA, DHA supplementation increased both the LDL apoB100 fractional catabolic rate (+11.4%; P = 0.008) and the production rate (+9.4%; P = 0.03). Conclusions: The results of the present study have shown that supplementation with high-dose DHA increases LDL turnover and contributes to larger LDL particles compared with EPA.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».