The Effect of Ketogenic Diet on Shared Risk Factors of Cardiovascular Disease and Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Cardiovascular disease (CVD) and cancer are the first and second leading causes of death worldwide, respectively. Epidemiological evidence has demonstrated that the incidence of cancer is elevated in patients with CVD and vice versa. However, these conditions are usually regarded as separate events despite the presence of shared risk factors between both conditions, such as metabolic abnormalities and lifestyle. Cohort studies suggested that controlling for CVD risk factors may have an impact on cancer incidence. Therefore, it could be concluded that interventions that improve CVD and cancer shared risk factors may potentially be effective in preventing and treating both diseases. The ketogenic diet (KD), a low-carbohydrate and high-fat diet, has been widely prescribed in weight loss programs for metabolic abnormalities. Furthermore, recent research has investigated the effects of KD on the treatment of numerous diseases, including CVD and cancer, due to its role in promoting ketolysis, ketogenesis, and modifying many other metabolic pathways with potential favorable health effects. However, there is still great debate regarding prescribing KD in patients either with CVD or cancer. Considering the number of studies on this topic, there is a clear need to summarize potential mechanisms through which KD can improve cardiovascular health and control cell proliferation. In this review, we explained the history of KD, its types, and physiological effects and discussed how it could play a role in CVD and cancer treatment and prevention.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».