Low fat diet versus low carbohydrate diet for management of non-alcohol fatty liver disease: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Although there is a consensus on beneficial effects of a low calorie diet in management of non-alcoholic fatty liver disease, the optimal composition of diet has not yet been elucidated. The aim of this review is to summarize the results of current randomized controlled trials evaluating the effects of low fat diet (LFD) vs. low carbohydrate diet (LCD) on NAFLD. This is a systematic review of all the available data reported in published clinical trials up to February 2022. The methodological quality of eligible studies was assessed, and data were presented aiming specific standard measurements. A total of 15 clinical trial studies were included in this systematic review. There is an overall lack of consensus on which dietary intervention is the most beneficial for NAFLD patients. There is also an overall lack of consensus on the definition of the different restrictive diets and the percentage of macronutrient restriction recommended. It seems that low calorie diets, regardless of their fat and carbohydrate composition, are efficient for liver enzyme reduction. Both LCD and LFD have similar effects on liver enzymes change; however, this improvement tends to be more marked in LFD. All calorie restrictive dietary interventions are beneficial for reducing weight, liver fat content and liver enzymes in individuals with NAFLD. Low fat diets seem to be markedly successful in reducing transaminase levels. Further research is needed to explore diet intensity, duration and long-term outcome.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».