The role of dairy fat on cardiometabolic health: what is the current state of knowledge?
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this review is to examine the recent literature concerning the role of dairy fat intake on cardiometabolic health, focusing on prospective cohort studies that evaluated associations between dairy fat intake and cardiovascular disease (CVD) and type 2 diabetes (T2D). In general, studies using self-reported dietary assessment methods found no association between self-reported high-fat or low-fat dairy intake and CVD, a neutral association between low-fat dairy intake and incident of T2D, and either a protective association or no association between high-fat dairy intake and incident of T2D. Inconsistent classification of dairy foods as low- or high-fat and variable adjustment for potential confounders may have contributed to the heterogeneity of results. In contrast, results from studies using pentadecanoic acid (15:0), heptadecanoic acid (17:0), or trans-palmitoleic acid (t-16:1n-7) as biomarkers have provided consistent evidence that dairy fat intake was negatively associated with CVD and T2D risk. Taken together, results from prospective studies do not support the assumption that higher dairy fat intake is associated with increased risk of CVD, but they do support the hypothesis that dairy fat intake could be protective for T2D. Randomized controlled trials are needed to establish a cause-and-effect relationship between dairy fat intake and cardiometabolic disease risk.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».