Effet de l'alimentation méditerranéenne sur le profil de risque cardiovasculaire chez l'homme et la femme
Bibliographic record
Abstract
Au Canada, les maladies cardiovasculaires sont la principale cause de mortalité. L'amélioration des habitudes alimentaires est l'une des recommandations prodiguées par les programmes de prévention et traitement des maladies cardiovasculaires. Depuis quelques années, une attention particulière est portée envers l'alimentation méditerranéenne pour ses effets bénéfiques sur la prévention et le traitement des maladies cardiovasculaires. Jusqu'à présent aucune étude n'a comparé directement dans un contexte contrôlé, la réponse à l'alimentation méditerranéenne chez les hommes et les femmes. Ainsi, l'objectif de ce mémoire était d'étudier les différences sexuelles au niveau des changements du profil de risque cardiovasculaire en réponse à une alimentation méditerranéenne traditionnelle. Cette étude démontre que l'alimentation méditerranéenne, dans un contexte d'intervention nutritionnelle contrôlée, est associée à des changements significatifs du profil lipidique chez les hommes comme chez les femmes et à des améliorations significatives des variables insulinémiques chez les hommes seulement. Ainsi, considérant le profil de risque cardiovasculaire dans son ensemble, nos résultats suggèrent que les hommes pourraient bénéficier davantage de l'alimentation méditerranéenne dans un contexte contrôlé que les femmes.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".