Dairy product consumption is associated with a lowering of linoleic acid within serum TAG in adolescent females with overweight or obesity: a secondary analysis
Notice bibliographique
Résumé
Dairy fat is rich in SFA such as palmitic acid (16:0) but low in linoleic acid (18:2n-6). The natural carbon 13 enrichment (δ13C) of 16:0 is higher in dairy fat than in most of the food supply. In adults, serum levels of pentadecanoic acid (15:0) and heptadecanoic acid (17:0) are recognised as biomarkers of dairy intake. In adolescents, no study has evaluated serum fatty acid levels or δ13C in response to chronic dairy consumption. The objectives of this study were to evaluate whether increased dairy product consumption can modulate (1) serum fatty acid levels and (2) 16:0 δ13C in adolescents with overweight/obesity who followed a 12-week weight management programme. This secondary analysis of a randomised control trial included two groups of adolescent females: recommended dairy (RDa; n 23) and low dairy (LDa; n 23). The RDa group was given 4 servings/d of dairy products while the LDa group maintained dairy intakes at ≤ 2 servings/d. Blood was sampled before and after the intervention. Lipids were extracted and separated, and fatty acids were quantified by GC. Isotope ratio MS was used to assess 16:0 δ13C. There were no group differences on serum changes of 15:0 or 17:0. Within TAG, 18:2n-6 was lowered by 7·4 % only in the RDa group (P = 0·040). The difference in delta 16:0 δ13C between the LDa and RDa groups did not reach statistical significance (P = 0·070). Reductions in serum 18:2n-6 by dairy consumption could have positive health implications, but more studies are needed to confirm this assertion.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».