Effect of barley protein supplementation on coronary heart disease risk reduction
Notice bibliographique
Résumé
Objective: High animal protein weight loss diets have been associated with rises in LDL‐C. We wished to determine the effect of high barley protein intake on LDL‐C. Method: 23 hypercholesterolemic individuals (16F, 7M; 57±7y; LDL‐C, 3.90±0.21mmol/L) completed two 4‐week treatments of bread supplementation containing either 30g/d (based on a 2000 kcal diet) of barley protein (treatment group) or dairy protein (calcium caseinate placebo), in a randomized controlled crossover design. Serum lipids, body weight and blood pressure were measured biweekly on each treatment. Results: At week 4, changes expressed as the difference between baseline demonstrated no evidence that barley protein supplementation altered LDL‐C and TChol:HDL‐C (−0.09±0.11mmol/L, P=0.454 and 0.13±0.14mmol/L, P=0.364, respectively). Corresponding data for the dairy protein supplementation also showed no overall improvement (LDL‐C, 0.00±0.11mmol/L, P=0.989 and TChol:HDL‐C, 0.19±0.11mmol/L, P=0.088). Furthermore, the effect of barley protein on blood lipids was not significantly different from dairy protein (LDL‐C, P=0.836; TChol:HDL‐C, P=0.964). Conclusion: This study demonstrates that neither barley nor dairy protein appear to alter blood lipids and may be equally suitable for weight reduction diets. Funding: Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada, Loblaws Ltd.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».