Does changing the PUFA content of a high saturated fat meal influence postprandial lipid and lipoprotein expression in children with nonalcoholic fatty liver disease?
Notice bibliographique
Résumé
Background Hyperinsulinemia leading to altered lipid metabolism induced by high saturated intakes may contribute to NAFLD. We hypothesized that consumption of a ↑saturated/↓PUFA meal would evoke a postprandial metabolic environment characterized by prolonged hyperinsulinemia, hypertriglyceridemia and hypercholesterolemia when compared to a ↑saturated/↓ PUFA meal in childhood NAFLD. Methods We studied 36 children (n=15 NAFLD; n=21 lean controls) following consumption of two meals: ↑saturated/↓ PUFA vs↑saturated/↓PUFA that were equivalent except for PUFA content (2.8% vs.4.9%). Blood for analysis of total‐HDL‐LDL‐cholesterol, triglycerides (TG), glucose, insulin, non‐esterifiedfatty‐ acids (NEFA), Apo‐B48, ApoB‐100, ApoC‐III and ALT (fasting) was collected at 0, 1, 3 and 6 hr. Data was analyzed using the trapezoidal method for area under the curve (AUC)/iAUC. Results : Mean age and BMI‐z (±SD) of participants was 13.4±2.8 and 2.3±0.4 (NAFLD); and 13.8±2.6 and 0.1±1.0 (lean). Mean insulin AUC (371 ±238 vs. 82±26) and iAUC (210 ± 179 vs. 41 ±20) for NAFLD was significantly higher than for controls (p<0.05). No significant differences in AUC/iAUC for insulin, TG, total‐and‐LDL cholesterol or ApoB48 was observed between meal types (p>0.05), although significant differences in iAUC NEFA (1.27±0.91 (↓PUFA) vs. 0.42±0.17 (↑PUFA), HDL‐cholesterol and ApoB‐100 by meal type in children with NAFLD and lean controls were observed (p<0.05). Conclusions : Children with NAFLD experience postprandial hyperinsulinemia and marked changes in lipid, cholesterol, and lipoprotein expression when compared to lean children when fed meals with high saturated fat with varying PUFA content.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».