Association of Dietary Phytosterols with Cardiovascular Disease Biomarkers in Humans
Notice bibliographique
Résumé
Cardiovascular disease (CVD) is a leading cause of death worldwide. Elevated concentrations of serum total cholesterol (TC) and low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) are major lipid biomarkers that contribute to the risk of CVD. Phytosterols well known for their cholesterol-lowering ability, are non-nutritive compounds that are naturally found in plant-based foods and can be classified into plant sterols and plant stanols. Numerous clinical trials demonstrated that 2 g phytosterols per day have LDL-C lowering efficacy ranges of 8-10%. Some observational studies also showed an inverse association between phytosterols and LDL-C reduction. Beyond the cholesterol-lowering beneficial effects of phytosterols, the association of phytosterols with CVD risk events such as coronary artery disease and premature atherosclerosis in sitosterolemia patients have also been reported. Furthermore, there is an increasing demand to determine the association of circulating phytosterols with vascular health biomarkers such as arterial stiffness biomarkers. Therefore, this review aims to examine the ability of phytosterols for CVD risk prevention by reviewing the current data that looks at the association between dietary phytosterols intake and serum lipid biomarkers, and the impact of circulating phytosterols level on vascular health biomarkers. The clinical studies in which the impact of phytosterols on vascular function is investigated show minor but beneficial phytosterols effects over vascular health. The aforementioned vascular health biomarkers are pulse wave velocity, augmentation index, and arterial blood pressure. The current review will serve to begin to address the research gap that exists between the association of dietary phytosterols with CVD risk biomarkers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».