Impact of Diet on Plasma Lipids in Individuals with Heterozygous Familial Hypercholesterolemia: A Systematic Review of Randomized Controlled Nutritional Studies
Notice bibliographique
Résumé
Background: Conclusive data on the effectiveness of dietary interventions in heterozygous familial hypercholesterolemia (HeFH) management are unavailable. Whether this is due to a true lack of effects or biases in intervention designs remains unsettled. We systematically assessed the impact on LDL-C of published dietary randomized controlled trials (RCTs) conducted among individuals with HeFH in relation to their design and risk of bias. Methods: We systematically searched PubMed, Web of Science, and Embase in November 2020 to identify RCTs that assessed the impact of: (1) food-based interventions; (2) dietary counseling interventions; or (3) dietary supplements on LDL-C in individuals with HeFH. We evaluated the risk of bias of each study using the Cochrane Risk of Bias 2 method. Results: A total of 19 RCTs comprising 837 individuals with HeFH were included. Of those, five were food-based interventions, three were dietary counseling interventions and 12 were dietary supplement-based interventions (omega-3, n = 3; phytosterols, n = 7; guar gum, n = 1; policosanol, n = 1). One study qualified both as a food-based intervention and as a dietary supplement intervention due to its factorial design. A significant reduction in LDL-C levels was reported in 10 RCTs, including eight dietary supplement interventions (phytosterols, n = 6, omega-3, n = 1; guar gum, n = 1), one food-based intervention and one dietary counseling intervention. A total of 13 studies were judged to have some methodological biases in a way that substantially lowers confidence in the results. Studies at low risk of biases were more likely to report significant reductions in LDL-C concentrations, compared with studies at risk of bias (chi-square statistic: 5.49; p = 0.02). Conclusion: This systemic review shows that the apparent lack of effectiveness of diet manipulation in modulating plasma levels of LDL-C among individuals with HeFH is likely due to biases in study designs, rather than a true lack of effects. The likelihood of reporting significant reductions in LDL-C was associated with the concurrent risk of bias.
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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 | 0,018 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».