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Enregistrement W3046587057 · doi:10.1093/nutrit/nuz082

Low-carbohydrate diets and cardiometabolic health: the importance of carbohydrate quality over quantity

2019· review· en· W3046587057 sur OpenAlexafffund
John L. Sievenpiper

Notice bibliographique

RevueNutrition Reviews · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet and metabolism studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoAmerican Society for NutritionCanadian Institutes of Health ResearchNational Dried Fruit Trade Association
Mots-clésHyperinsulinemiaGlycemic indexCarbohydrateWeight lossMedicineDiabetes mellitusGlycemic loadEndocrinologyInsulinInternal medicineObesityGlycemicPhysiologyInsulin resistance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Carbohydrates are increasingly being implicated in the epidemics of obesity, diabetes, and their downstream cardiometabolic diseases. The "carbohydrate-insulin model" has been proposed to explain this role of carbohydrates. It posits that a high intake of carbohydrate induces endocrine deregulation marked by hyperinsulinemia, leading to energy partitioning with increased storage of energy in adipose tissue resulting in adaptive increases in food intake and decreases in energy expenditure. Whether all carbohydrate foods under real-world feeding conditions directly contribute to weight gain and its complications or whether this model can explain these clinical phenomena requires close inspection. The aim of this review is to assess the evidence for the role of carbohydrate quantity vs quality in cardiometabolic health. Although the clinical investigations of the "carbohydrate-insulin model" have shown the requisite decreases in insulin secretion and increases in fat oxidation, there has been a failure to achieve the expected fat loss under low-carbohydrate feeding. Systematic reviews with pairwise and network meta-analyses of the best available evidence have failed to show the superiority of low-carbohydrate diets on long-term clinical weight loss outcomes or that all sources of carbohydrate behave equally. High-carbohydrate diets that emphasize foods containing important nutrients and substances, including high-quality carbohydrate such as whole grains (especially oats and barley), pulses, or fruit; low glycemic index and load; or high fiber (especially viscous fiber sources) decrease intermediate cardiometabolic risk factors in randomized trials and are associated with weight loss and decreased incidence of diabetes, cardiovascular disease, and cardiovascular mortality in prospective cohort studies. The evidence for sugars as a marker of carbohydrate quality appears to be highly dependent on energy control (comparator) and food source (matrix), with sugar-sweetened beverages providing excess energy showing evidence of harm, and with high-quality carbohydrate food sources containing sugars such as fruit, 100% fruit juice, yogurt, and breakfast cereals showing evidence of benefit in energy-matched substitutions for refined starches (low-quality carbohydrate food sources). These data reflect the current shift in dietary guidance that allows for flexibility in the proportion of macronutrients (including carbohydrates) in the diet, with a focus on quality over quantity and dietary patterns over single nutrients.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,151
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,276 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations138
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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