Comparaison des effets d’une diète faible en lipides et d’une diète faible en glucides sur le profil cardiométabolique chez des sujets atteints de chylomicronémie multifactorielle : étude croisée randomisée
Bibliographic record
Abstract
Le syndrome de chylomicronémie multifactorielle (MCS) est une maladie complexe au cours de laquelle les valeurs de triglycérides (TG) dépassent 10 mmol/L. Le MCS se manifeste à l'âge adulte et a une prévalence d’environ 1 adulte sur 600 au Québec. Deux conditions doivent être réunies pour développer cette maladie : une composante génétique (oligogénique ou polygénique) ainsi que la présence de facteurs de risque reliés au style de vie (une alimentation riche en gras et en sucres raffinés, une consommation excessive d'alcool, un diabète non contrôlé ou l'obésité). Le MCS est une condition de santé grave, puisqu’il augmente considérablement le risque de pancréatites aigües et peut doubler le risque de maladies cardiovasculaires. Actuellement, il n’y a pas d’étude d’intervention nutritionnelle, réalisée dans cette population, qui permette de connaitre l’approche nutritionnelle la plus bénéfique. Ce mémoire présente les résultats d’une étude croisée randomisée dont l’objectif était d’évaluer l’impact d’une diète faible en lipides et d’une diète faible en glucides sur le profil lipidique à jeun et postprandial chez des patients atteints de MCS en fonction de la présence d’un variant rare à l’état hétérozygote du gène de la lipoprotéine lipase (LPL). Les résultats de cette étude suggèrent qu’une diète faible en lipides permettrait une diminution plus importante des TG chez les sujets porteurs d’un variant rare à l’état hétérozygote de la LPL et pourrait ultimement contribuer à réduire le risque de pancréatite aigüe sur le long terme.
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 | 0.004 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.004 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".