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Enregistrement W2971626201 · doi:10.3390/nu11092108

A Randomized, Placebo-Controlled, Double-Blind Crossover Study to Assess a Unique Phytosterol Ester Formulation in Lowering LDL Cholesterol Utilizing a Novel Virtual Tracking Tool

2019· article· en· W2971626201 sur OpenAlexaff
Ashley Reaver, Susan Hewlings, Kenneth E. Westerman, Gil Blander, Thorsten Schmeller, Marianne Heer, Dietrich Rein

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCholesterol and Lipid Metabolism
Établissements canadiensNutrasource
Organismes subventionnairesBASF Corporation
Mots-clésPhytosterolPlaceboCrossover studyMedicineClinical endpointCholesterolRandomized controlled trialFamilial hypercholesterolemiaInternal medicineFood scienceChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Elevated blood concentration of low-density lipoprotein cholesterol (LDLc) is a primary risk factor for developing cardiovascular disease. Lifestyle interventions including an increase in dietary phytosterols as well as medications have proven effective in lowering LDLc. The primary objective of this randomized, placebo controlled, double blind, crossover study was to determine the impact of a new phytosterol emulsion for dietary supplements (1.5 g/day phytosterol equivalents) on LDLc concentrations. Thirty-two healthy adults were randomly assigned to receive placebo or treatment followed by a washout period, followed by placebo or treatment, each phase lasting one month. Secondary endpoints related to cardiovascular health were also assessed. Study management, including screening, recruitment, monitoring, compliance, and data collection, were done remotely (a siteless clinical trial) utilizing a novel virtual tool. Phytosterol supplementation significantly lowered LDLc concentrations by 10.2% (16.17 mg/dL or 0.419 mmol/L, p = 0.008 by paired t-test, p = 0.014 by Wilcoxon signed rank testing). No secondary biomarkers were found to change significantly. Supplementation with phytosterols in a new dietary supplement formulation efficiently and safely decreases LDLc within one month in a free-living setting.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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