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Enregistrement W7105007940 · doi:10.71781/30457

Effets du β-glucane chez les patients atteints de dyslipidémie

2022· dissertation· fr· W7105007940 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2022
Typedissertation
Languefr
DomaineNursing
ThématiqueFood composition and properties
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedical screeningCoronary heart diseasePopulationTriglycerides blood

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les maladies cardiovasculaires représentent la principale cause de décès dans le monde et elles sont souvent causées par l’athérosclérose coronarienne caractérisée par l’accumulation de plaques dans la paroi des artères menant à leur rétrécissement et à la réduction ou l’abolition de l’apport sanguin régional au muscle cardiaque. Les anomalies du métabolisme des lipides, incluant l’élévation du cholestérol dans les lipoprotéines de basse densité (LDL-cholestérol) contribuent au processus d’athérosclérose. Plusieurs traitements existent pour réduire les taux de lipides plasmatiques chez les sujets à risque, dont le principal est les statines. Cependant, les statines ne permettent pas toujours d’atteindre les cibles thérapeutiques, ce qui justifie la recherche de nouveaux traitements pouvant modifier les lipides plasmatiques. Une avenue potentielle de traitement à explorer est le beta-glucane, une fibre soluble contenue dans l’avoine pour laquelle certaines données suggèrent un effet hypolipidémiant. L’objectif de ce mémoire était d’évaluer l’efficacité d’un supplément de beta-glucane dans la réduction des taux plasmatiques de LDL-C chez les patients atteints de dyslipidémie à travers le Canada. Pour ce faire, nous avons effectué un essai clinique randomisé en double aveugle contrôlé par placebo dans une population de 264 sujets atteints d’hyperlipidémie qui ont reçus aléatoirement des traitements de beta-glucane à doses de 1.5 g, 3 g et 6 g ou un placebo durant 12 semaines. Tout au long du traitement, des mesures du taux plasmatique de LDL-C ont été effectuées et des analyses statistiques de covariance (ANCOVA) ont été faites pour comparer ces taux entre les groupes actifs et placebos afin d’observer s’il y avait des changements significatifs. La mesure d’efficacité établie était une réduction du taux de LDL-C d’au moins 0.30 mmol/L. Nos résultats suggèrent que le supplément de beta-glucane à doses de 1.5 g, 3 g et 6 g n’est pas efficace pour réduire les taux de lipides sériques. Il n’y a pas eu de variation significative dans les taux de LDL-C lorsque les groupes actifs ont été comparé au groupe placebo.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,175
Écart entre enseignants0,170 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
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