Effect of nut consumption on blood lipids: An updated systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,011 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,029 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».