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Enregistrement W4400316312 · doi:10.3389/fnut.2024.1407108

John Yudkin’s hypothesis: sugar is a major dietary culprit in the development of cardiovascular disease

2024· review· en· W4400316312 sur OpenAlexafffund
Kenneth Ting

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Nutrition · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet, Metabolism, and Disease
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Toronto
Mots-clésMedicineDiseaseCulpritRisk factorInsulin resistanceObesityEndocrinologyInternal medicineMyocardial infarction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To date, the risk of developing atherosclerosis has extended beyond Western countries and now affecting individuals from various ethnic backgrounds and age groups. Traditional risk factors of atherosclerosis, such as hypercholesterolemia, has been better controlled than before due to highly effective and inexpensive therapies at lowering plasma cholesterol levels. However, the role of reducing dietary cholesterol intake, as a public healthy strategy, in preventing the occurrence of cardiovascular mortalities has been recently challenged. Indeed, despite our continuous decline of dietary cholesterol intake within the last 50 years, the incidence of cardiovascular mortalities has continued to rise, thus raising the possibility that other dietary factors, such as fructose-containing sugars, are the major culprit. In the 1970s, John Yudkin first proposed that sugar was the predominant dietary factor that underlies the majority of cardiovascular mortalities, yet his hypothesis was dismissed. However, over the last 25 years substantial scientific evidence has been accumulated to support Yudkin's hypothesis. The objectives of this review are to highlight Yudkin's significant contribution to nutritional science by reviewing his hypothesis and summarizing the recent advances in our understanding of fructose metabolism. The metabolic consequences of fructose metabolism, such as fructose-induced uricemia, insulin resistance, lipoprotein hyperproduction and chronic inflammation, and how they are linked to atherosclerosis as risk factors will be discussed. Finally, the review will explore areas that warrant future research and raise important considerations that we need to evaluate when designing future studies.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 GPT0,297
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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