Effect of a vegan based high protein, low carbohydrate diet on weight loss and serum lipids
Notice bibliographique
Résumé
Background High protein, low carbohydrate diets, such as the Atkins’ diet, have gained popularity in recent years as weight loss strategies. However, high amounts of animal protein and its associated saturated fat, in the absence of weight loss, may result in undesirable effects on the lipid profile and increase coronary heart disease risk. Objective To determine if exchange of saturated fat and animal protein for monounsaturated fat and vegetable protein, mainly from soy, will result in a significant effect on blood lipids while still encouraging weight loss. Method Thirty overweight hyperlipidemic subjects will each undergo 1 of 2 interventions for 1 month: a diet high in vegetable proteins and vegetable fats (26% carbohydrate, 30% protein, 44% fat) or a diet very low in saturated fat, based on milled whole‐wheat cereals and low‐fat dairy foods (58% carbohydrate, 16% protein, 26% fat). Subjects will consume 70% of their estimated energy requirements and all study foods will be provided. Fasting blood lipids and glucose, blood pressure and body weight will be measured at weeks 0, 2 and 4, with body composition (Bioelectrical Impedance Analysis) measured at baseline and at the end of the treatment. Results Twenty‐five hyperlipidemic subjects have been recruited thus far. Preliminary data will be presented. Conclusion A diet where carbohydrates are exchanged for unsaturated fats, such as vegetable oils and nuts, and high animal protein for vegetable proteins, such as soy, may result in significant weight loss and significant improvements in metabolic risk factors for CHD. Research support: Solae Company
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 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 ».