Egg Consumption and Cardiometabolic Health
Notice bibliographique
Résumé
Despite the fact that the Dietary Guidelines for Americans 2015–2020 no longer emphasize limiting dietary cholesterol intake, confusion remains regarding egg consumption, a rich source of dietary cholesterol, which has historically been linked to increased risk of cardiovascular disease (CVD). In addition, eggs are a rich source of phosphatidylcholine, a form of choline and a precursor of TMAO (trimethylamine N-oxide), an emerging risk factor for CVD. The purpose of this book chapter is to review the existing literature regarding egg consumption and its relationship with CVD risk factors in both healthy and individuals at risk of CVD, and to determine whether eggs should be considered as part of a healthy dietary pattern. The available evidence so far suggests that egg consumption (between 1–3 eggs per day) has little effect on most traditional and non-traditional CVD risk factors, including inflammation, endothelial function, and plasma TMAO and low-density lipoprotein-cholesterol (LDL-C) concentrations. However, egg consumption seems to improve LDL particle phenotype by increasing the number of large LDL particles. Moreover, increases in HDL-C concentrations were consistently observed with egg consumption in both healthy individuals and those at risk of CVD. Despite the lack of evidence that relates egg consumption with CVD, the variability of study designs and populations included makes further investigations necessary.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,042 | 0,012 |
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 ».