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Enregistrement W4403500123 · doi:10.1016/j.numecd.2024.10.009

Effect of nut consumption on blood lipids: An updated systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials

2024· review· en· W4403500123 sur OpenAlexfundno aff
Stephanie Nishi, Indira Paz‐Graniel, Jiaqi Ni, Cristina Valle‐Hita, Nadine Khoury, Jesús García‐Gavilán, Nancy Babio, Jordi Salas‐Salvadó

Notice bibliographique

RevueNutrition Metabolism and Cardiovascular Diseases · 2024
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNuts composition and effects
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstituto de Salud Carlos IIICanadian Institutes of Health ResearchBundesministerium des Innern, für Bau und HeimatInternational Nut and Dried Fruit CouncilEuropean Food Safety AuthorityMinisterio de Educación, Cultura y DeporteAgència de Gestió d'Ajuts Universitaris i de RecercaGeneralitat de CatalunyaEuropean CommissionMinisterio de Ciencia, Innovación y Universidades
Mots-clésNutMeta-analysisRandomized controlled trialConsumption (sociology)MedicineInternal medicineEngineeringPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: Nuts are nutrient-dense foods touted for their health-promoting effects, especially regarding cardiovascular health, yet inconsistencies in the literature remain in relation to their effect on blood lipids. Hence, a systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials (RCTs) was conducted to determine the effect of nut intake on blood lipids. DATA SYNTHESIS: MEDLINE-PubMed and Cochrane databases were searched. 113 unique trials met eligibility criteria (n = 8060 adults with various health status) assessing the effect of a median daily dose of 45.5 g/d of nuts compared to a non-nut control on blood lipid outcomes met inclusion criteria. Overall, nut consumption resulted in moderate reductions in total cholesterol (mean difference, -0.14 mmol/L [95 % confidence interval, -0.18 to -0.10 mmol/L]) and LDL-C (-0.12 mmol/L [-0.14 to -0.09 mmol/L]), with small reductions in triglycerides (-0.05 mmol/L [-0.07 to -0.03 mmol/L]), TC:HDL-C (-0.11 [-0.16 to -0.06]), LDL-C:HDL-C (-0.19 [-0.24 to -0.12]), and apolipoprotein B (-0.04 g/L [-0.06 to -0.02 g/L]). There was no significant impact on HDL-cholesterol or other assessed measures. Certainty of evidence was high for apolipoprotein A, and generally moderate/low for all other outcomes. Sensitivity analysis did not change the evidence on the main outcomes. Significant effect modifications in subgroup analysis were shown for most of the lipid parameters assessed. None of these subgroup effects altered the evidence of heterogeneity for any primary outcome. CONCLUSIONS: Current evidence provides a good indication that consuming nuts may advantageously affect blood lipids in adults with a mix of health status. PROSPERO REGISTRATION: PROSPERO identifier, CRD42022358688.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0200,029
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,310 · 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'étudeMéta-analyse
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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