Relationship between Carotid-Femoral Pulse Wave Velocity and Diet-Induced Weight Loss
Notice bibliographique
Résumé
The global epidemic of obesity has increased over the past two decades, which has been attributed to a lack of physical activity and increased energy intake. Given the fact that obesity increases the risk of cardiovascular diseases, nutritional approaches to prevent cardiovascular diseases often target weight loss. Although many strategies are used to induce weight loss, the most common ones involve either total energy restriction, carbohydrate restriction, or dietary fat restriction. This report addresses the impact of each diet on improving carotid-femoral pulse wave velocity, a technique that is used to measure arterial stiffness—a surrogate marker of cardiovascular disease risk. Fourteen studies were included in the analysis and revealed that diet-induced weight-loss plateaus with increasing duration of the intervention (p = 0.174, r = 0.455). Weight loss was significantly associated with a reduction in cf-PWV (p = 0.012, r = 0.591). Further, when macronutrient composition was considered, weight loss was achieved through a low-carbohydrate diet (p = 0.097, r = 0.626), not total energy restriction (p = 0.660, r = 0.204) or low-fat diet (p = 0.142, r = 0.975), tended to reduce cf-PWV. These data suggest that weight loss achieved through a low-carbohydrate diet may have a greater impact on PWV over total energy restriction. More studies are needed to test the effect of weight loss achieved through a low-fat diet on cf-PWV.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».