Effect of diacylglycerol (Enova oil™) consumption on serum lipid profiles in overweight hypertriglyceridemic women
Notice bibliographique
Résumé
Diacylglycerol (DAG) oil, a potential weight‐control agent, may also lower serum lipids and reduce the risk of cardiovascular disease. Our objective was to investigate the effects of DAG (Enova oil™) on serum lipid levels in overweight hypertriglyceridemic women compared with control oil, composed of sunflower, safflower and rapeseed oils. Using a randomized crossover design, 26 subjects consumed two treatment diets, each lasting 28 days and separated by 4‐week washout periods. Twenty grams of either DAG or control oil were consumed in the morning under supervision with an additional 20 grams of either oil provided for lunch and/or supper. No significant changes were observed in the serum lipid levels between the two treatments. Total cholesterol was not affected (p=0.4619) by DAG treatment (5.11±0.90mmol/L) compared to control group (5.04±0.92mmol/L). TG showed a non‐significant (p=0.4928) change between DAG group (1.664±0.69mmol/L) and control (1.59±0.66mmol/L). HDL was not altered (p=0.6252) by DAG consumption (1.32±0.34mmol/L, DAG vs 1.31±0.30mmol/L, control), nor were LDL levels affected (p=0.6388) by DAG consumption (3.45±0.78mmol/L) compared with control (3.41±0.84mmol/L). Results suggest that consumption of DAG oil has no significant effect on serum lipids when compared with conventional oils. Supported by Heart and Stroke Foundation of Canada.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».