Dynamics of Blood Lipids Before, During, and After Diurnal Fasting in Inactive Men: Quasi-Experimental Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is a lack of investigation into the dynamics of blood lipids before, during, and after diurnal fasting, especially in inactive men. OBJECTIVE: This study determined dynamic changes in blood lipids in inactive men before, during, and after they underwent diurnal fasting. METHODS: A total of 44 young men aged a mean 27.6 (SD 5.8) years were recruited to evaluate their habitual physical activity and diet using a questionnaire developed for this study. Body composition was evaluated using a bioelectrical impedance analysis machine (Tanita BC-980). An 8-ml blood sample was collected to evaluate blood lipids and glucose. All measurements were taken 2-3 days before Ramadan, during Ramadan (at week 2 and week 3), and 1 month after Ramadan. A 1-way repeated measures ANOVA was used to compare the measured variables before, during, and after the month of Ramadan. When a significant difference was found, post hoc testing was used. Differences were considered significant at P<.05. RESULTS: There was a significant reduction in low-density lipoprotein during Ramadan compared to before and after Ramadan (83.49 mg/dl at week 3 vs 93.11 mg/dl before Ramadan [P=.02] and 101.59 mg/dl after Ramadan [P=.007]). There were significant elevations in fasting blood glucose (74.60 mmol/L before Ramadan vs 81.52 mmol/L at week 3 [P=.03] and 86.51 mmol/L after Ramadan [P=.01]) and blood pressure (109 mm Hg before Ramadan vs 114 mm Hg after Ramadan; P=.02) reported during and even after the month of Ramadan, although both fasting blood glucose and blood pressure were within normal levels. CONCLUSIONS: Ramadan fasting could be an independent factor in reducing low-density lipoprotein. Further investigations are encouraged to clarify the impact of diurnal fasting on blood lipids in people with special conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».