High carbohydrate intakes may predict more inflammatory status than high fat intakes in pre-menopause women with overweight or obesity: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The associations between dietary carbohydrate, fat intake, and inflammation are controversial. Most existing data are from industrialized societies which low-carbohydrate and high-fat diet is common and so their attribution to other populations remains unclear. We evaluated the association of fat and carbohydrate intakes with inflammatory markers in pre-menopause women with overweight or obesity in Iran. RESULTS: Three hundred and sixty women with body mass index (BMI) ≥ 25 were included to this study. The levels of monocyte chemoattractant protein-1 (MCP-1) indicated a trend towards significance across tertiles of total dietary carbohydrate. We found that the levels of galectin-3 were negatively associated with dietary carbohydrate in adjusted model. In addition, the levels of MCP-1 and transforming growth factor beta (TGF-β) were positively correlated to dietary carbohydrate. No significant relationship was demonstrated between inflammatory parameters and total fat intake). However, there was a borderline significant negative association between total fat intake and TGF-β level in adjusted model. Therefore, a total dietary carbohydrate were related to elevated inflammation risk, while a total fat intake were not associated to higher inflammation. This study suggests reconsideration of applying global dietary guidelines in societies with high carbohydrate diet.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».