The Mediterranean Diet and Cardiovascular Disease
Notice bibliographique
Résumé
In this article, we critically evaluate the evidence relating to the effects of the Mediterranean diet (MD) on the risk of cardiovascular disease (CVD). Strong evidence indicating that the MD prevents CVD has come from prospective cohort studies. However, there is only weak supporting evidence from randomized controlled trials (RCTs) as none have compared subjects who follow an MD and those who do not. Instead, RCTs have tested the effect of 1 or 2 features of the MD. This was the case in the Prevenciόn con Dieta Mediterránea (PREDIMED) study: the major dietary change in the intervention groups was the addition of either extravirgin olive oil or nuts. Meta-analyses generally suggest that the MD causes small favorable changes in risk factors for CVD, including blood pressure, blood glucose, and waist circumference. However, the effect on blood lipids is generally weak. The MD may also decrease several biomarkers of inflammation, including C-reactive protein. The 7 key features of the MD can be divided into 2 groups. Some are clearly protective against CVD (olive oil as the main fat; high in legumes; high in fruits/vegetables/nuts; and low in meat/meat products and increased in fish). However, other features of the MD have a less clear relationship with CVD (low/moderate alcohol use, especially red wine; high in grains/cereals; and low/moderate in milk/dairy). In conclusion, the evidence indicates that the MD prevents CVD. There is a need for RCTs that test the effectiveness of the MD for preventing CVD. Key design features for such a study are proposed.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».