Long Term Effectiveness of A Dietary Portfolio of Cholesterol‐Lowering Foods in Hypercholesterolemic Subjects
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To determine the long term effectiveness of advice to consume a dietary portfolio of cholesterol‐lowering foods on risk factors for heart disease. Methods: Sixty‐six hyperlipidemic subjects were prescribed diets high in plant sterols (1.0 g/1000 kcal), soy protein (22.5 g/1000 kcal), viscous fibers (10 g/1000 kcal) and almonds (23 g/1000 kcal). Thirty subjects completed 3 years. Results: LDL‐cholesterol (LDL‐C) was significantly reduced at years 1, 2, and 3 with mean reductions of 17.7%, 11.2%, and 10.1%, respectively (P<0.01, n=30). HDL‐cholesterol (HDL‐C) was significantly raised at years 1, 2, and 3 with mean increases of 3.9%, 3.1% and 4.5%, respectively (P<0.01, n=30). Changes in LDL‐C significantly correlated with compliance to the dietary portfolio. Subjects with greater than 75% compliance to the dietary portfolio achieved a mean 24% reduction in LDL‐C. Conclusions: A sustained long term benefit of the dietary portfolio was seen in hyperlipidemic subjects with lower LDL‐C and raised HDL‐C over a 3‐year period. The effectiveness of the dietary portfolio was greater with >20% LDL‐C reductions seen in subjects having over 75% compliance. Funding: Canada Research Chair Endowment of the Federal Government of Canada; the Canadian Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada; Loblaw Brands Limited; the Almond Board of California; Unilever Canada and Unilever Research & Development, Vlaardingen, The Netherlands; and Yves Veggie Cuisine.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 ».