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Enregistrement W4389008941 · doi:10.1096/fasebj.30.1_supplement.lb272

Comparing the Impact of Saturated Fatty Acids from Different Dairy Sources on Plasma Lipids: Preliminary Data from a Randomized Controlled Trial

2016· article· en· W4389008941 sur OpenAlexaffabout
Maude Tessier‐Grenier, Didier Brassard, Ethendhar Rajendiran, Yongbo She, Vanu Ramprasath, Iris Gigleux, Émile Lévy, Angelo Tremblay, Peter J.H. Jones, Patrick Couture, Benoı̂t Lamarche

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet and metabolism studies
Établissements canadiensCentre hospitalier universitaire de QuébecCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineUniversity of ManitobaUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood scienceContext (archaeology)Polyunsaturated fatty acidCrossover studyDairy foodsSaturated fatSaturated fatty acidCarbohydrateChemistryFatty acidCholesterolAnimal scienceMedicineBiologyBiochemistryPlacebo

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective To investigate the impact of saturated fatty acids (SFA) from different dairy products, namely cheese and butter, on plasma lipid levels in men and women. Methods This multicenter randomized crossover trial study involved 90 men and women with abdominal obesity and relatively low HDL‐C levels from the Quebec City and Winnipeg metropolitan areas. Subjects were randomized to sequences of 5 diets of 4 weeks each, with a 4 week washout between diets. The 5 isocaloric diets were the following: 1) a diet rich in SFA from cheese (CHEESE); 2) a diet rich in SFA from butter (BUTTER); 3) a diet rich in mono‐unsaturated fatty acids (MUFA); 4) a diet rich in poly‐unsaturated fatty acids (PUFA); and 5) a low‐fat, high carbohydrate diet (CHO). The macronutrient, calcium and sodium content of each diet is shown in . All foods were provided to participants in the context of this feeding study. Preliminary results Preliminary results are presented for a total of 57 participants recruited in Quebec City. There was no significant change in anthropometric measurements among the five diets. BUTTER significantly raised serum LDL‐C and HDL‐C (+7.1% and +8.0% respectively, p<0.01) while CHEESE only raised serum HDL‐C (+5.3%, p<0.05) compared with CHO. Serum LDL‐C concentrations were higher with BUTTER than with CHEESE (+2.5%, p=0.02) while serum TG were higher with CHEESE than with BUTTER (+9.5%, p=0.007). Lowest serum LDL‐C concentrations were seen after the MUFA and the PUFA diets. Conclusion Preliminary data from this carefully controlled feeding study suggest that the cardiometabolic change induced by consumption of SFA may be influenced by its food source. SFA from cheese may have less of an effect on serum LDL‐C but may be associated with increased plasma TG levels compared with SFA from butter. This suggests that the food matrix may influence the impact of constituent nutrients on health. The impact of such findings in terms of cardiovascular risk needs to be investigated further. Support or Funding Information Dairy Research Cluster Initiative ( Dairy Farmers of Canada, Agriculture and Agri‐Food Canada, the Canadian Dairy Network and the Canadian Dairy Commission) Macronutrient (% energy), calcium and sodium content of experimental diets CHEESE BUTTER MUFA PUFA CHO Lipids (%) 32 32 32 32 25 SFA (%) 13 13 6 6 6 MUFA (%) 14 14 21 14 14 PUFA (%) 5 5 5 12 5 Carbohydrates (%) 52 52 52 52 59 Proteins (%) 16 16 16 16 16 Calcium (mg/2500 kcal) 1261 812 812 812 842 Sodium (mg/2500 kcal) 2482 2480 2479 2479 2485

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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