Association of a Low-Carbohydrate High-Fat Diet With Plasma Lipid Levels and Cardiovascular Risk
Notice bibliographique
Résumé
Low-carbohydrate high-fat (LCHF) diets have attracted interest for a variety of conditions. In some individuals, these diets trigger hypercholesterolemia. There are limited data on their effects on cardiovascular disease risk. To investigate the association between LCHF dietary patterns, lipid levels and incident major adverse cardiovascular events (MACE). In a cohort from the UK Biobank, participants with ≥ one 24-hour dietary questionnaire were identified. A LCHF diet was defined as <100g and/or <25% total daily energy (TDE) from carbohydrates/day and >45% TDE fat, with participants on a standard diet (SD) not meeting these criteria. Each LCHF case was age- and sex-matched 1:4 to SD individuals. From 2034 LCHF and 8136 SD identified participants, 305 LCHF and 1220 SD individuals completed an enrollment assessment concurrently with lipids collection. In this cohort, low-density lipoprotein-cholesterol (LDL-C) and apolipoprotein B (apoB) levels were significantly increased in the LCHF vs SD group (p<0.001). 11.1% LCHF and 6.2% SD individuals demonstrated severe hypercholesterolemia (LDL-C >5 mmol/L, p<0.001). After 11.8 years, 9.8% LCHF vs 4.3% participants experienced a MACE (p<0.001). This difference remained significant after adjustment for cardiovascular risk factors (HR 2.18, 95% CI 1.39-3.43, p<0.001). Individuals with an elevated LDL-C polygenic risk score had the highest concentrations of LDL-C on a LCHF diet. Similar significant changes in lipid levels and MACE associations were confirmed in the entire cohort and in ≥2 dietary surveys. Consumption of a LCHF diet was associated with increased LDL-C and apoB, and an increased risk of incident MACE.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».