Nuts and Cardiovascular Disease Outcomes: A Review of the Evidence and Future Directions
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Nuts are nutrient-rich foods that contain many bioactive compounds that are beneficial for cardiovascular health. Higher consumption of nuts has been associated with a reduced risk of several cardiovascular diseases (CVD) in prospective cohort studies, including a 19% and 25% lower risk of CVD incidence and mortality, respectively, and a 24% and 27% lower risk of coronary heart disease incidence and mortality, respectively. An 18% lower risk of stroke mortality, a 15% lower risk of atrial fibrillation, and a 19% lower risk of total mortality have also been observed. The role of nuts in stroke incidence, stroke subtypes, peripheral arterial disease and heart failure has been less consistent. This narrative review summarizes recommendations for nuts by clinical practice guidelines and governmental organizations, epidemiological evidence for nuts and CVD outcomes, nut-containing dietary patterns, potential mechanisms of nuts and CVD risk reduction, and future research directions, such as the use of biomarkers to help better assess nut intake. Although there are still some uncertainties around nuts and CVD prevention which require further research, as summarized in this review, there is a substantial amount of evidence that supports that consuming nuts will have a positive impact on primary and secondary prevention of CVD.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle