A 12‐week Randomised Controlled Trial to Evaluate Effects of Dietary Pulse Consumption on Cardiovascular Disease Risk Factors
Notice bibliographique
Résumé
Pulses are rich in soluble fiber, protein and polyunsaturated fatty acids, and low in sodium and saturated fat. Some studies have reported that pulse (or legume) consumption improves lipid and glucose control, and there is emerging evidence that pulses may improve vascular health. The aim of the present study was to determine whether modest increases in pulse consumption could improve traditional cardiovascular (CV) disease risk factors in older, overweight adults. This study was a multi‐site, 12 week randomized controlled trial conducted in Australia (n=74) and Canada (n=66). One hundred and forty adults (63.0 ± 7.2 years, BMI 31.5 ± 4.0 kg/m 2 ) who were habitually low pulse consumers (i.e. ≤ ½ cup of pulses per week) were randomized to incorporate commercially available pulse‐enriched foods [~100g/day (i.e. ¾ cup/day) pulses] or energy‐matched control foods into their usual diet for 12 weeks. Body weight, blood pressure, arterial stiffness, lipids, glucose, insulin and C‐reactive protein were measured at baseline, 6 and 12 weeks. Five‐day weighed food records captured dietary data at baseline and Week 12 (data currently available for Australian cohort only). Pulse intake increased significantly in the Pulse vs Control group by week 12 (109 ± 39g vs. 2 ± 11g, respectively P<0.001). CV risk factors did not change in either group by Week 12. However, there was a significant inverse relationship between changes in pulse intake (g) and changes in plasma triglyceride levels (r = −0.23, P=0.036) after controlling for changes in carbohydrate intake. Data from the Australian Cohort suggest a dose‐response effect of pulse consumption on circulating triglycerides. Larger intakes of pulses may be required to facilitate changes in other CV risk factors. Our data indicate that the health effects associated with incorporating higher levels of pulses into the diet can be effectively obtained by employing canned pulses. Support or Funding Information Grain Research Development Corporation, Department of Further Education, Employment, Science and Technology (DFEEST) and Manitoba Science, Energy & Technology (International Collaboration Fund)
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».