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Enregistrement W4389507448 · doi:10.1080/10408398.2023.2283719

Novel high-oleic oil consumption for cardiometabolic health: a narrative review

2023· review· en· W4389507448 sur OpenAlexafffund
Louis-Charles Desjardins, Iwona Rudkowska

Notice bibliographique

RevueCritical Reviews in Food Science and Nutrition · 2023
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFatty Acid Research and Health
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésNarrative reviewPolyunsaturated fatty acidMedicineOleic acidEnvironmental healthFood scienceFatty acidChemistryIntensive care medicineBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Several cardiometabolic disorders are risk factors for cardiovascular diseases (CVDs), and prevention is imperative in reducing the burden of these diseases on the healthcare system. Although novel high-oleic acid oils (HOOs) are now commonly used for high-temperature frying in both foodservice and the manufacture of processed foods, there are still limited data regarding their effects on CVD risk. This narrative review aims to clarify these effects by comparing HOOs with saturated fatty acid (SFA)-rich and polyunsaturated fatty acid (PUFA)-rich oils, first regarding their physicochemical properties and then concerning their effects on CVD risk factors using recent randomized controlled trials (RCTs). Overall, although HOOs are more stable than PUFA-rich oils, they do not have the same high-temperature stability as SFA-rich oils. RCTs demonstrate that HOO consumption improves the plasma lipid profile compared with SFA-rich oils while showing similar effects to those of PUFA-rich oils on CVD risk factors. Finally, the current literature lacks information on the actual consumption of HOOs, their long-term effects on cardiometabolic health, and the impact of prolonged heating of these oils on CVD risk factors. In sum, the short-term intake of HOOs may be beneficial for cardiometabolic health; however, more research is needed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,299
Tête enseignante GPT0,512
Écart entre enseignants0,213 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations7
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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