Otimizando os ácidos graxos dietéticos para diminuir os fatores de risco metabólico entre os canadenses

O objetivo dos presentes estudos é mostrar que os tipos de óleo vegetal em uma refeição alteram a lipemia pós-prandial e o transporte de ácidos graxos n-3. A hipótese é que uma refeição pobre em 18:2n-6 e rica em ácidos graxos monoinsaturados 18:1n-9 e 18:3n-3 resultará em menor lipemia pós-prandial e maior teor de ácidos graxos n-3 de cadeia longa no organismo. ácidos graxos não esterificados quando comparados com a mesma refeição tanto alto 18:2n-6 quanto baixo 18:3n-3. Os objetivos específicos são determinar a magnitude e a duração do aumento de TG plasmático e a composição de ácidos graxos de quilomícron, LDL e HDL e ácidos graxos não esterificados ao longo de 8 horas após a ingestão de uma refeição padrão com aproximadamente 35-40% de energia proveniente de gordura contendo diferentes óleos vegetais. Os objetivos são mostrar que a quantidade e o equilíbrio de 18:1n-9, 18:2n-6 e 18:3n-3 na refeição é um importante determinante da extensão e duração da lipemia pós-prandial e do aparecimento de 18:3n -3 e seus metabólitos em TG e ácidos graxos não esterificados. Usaremos refeições de teste preparadas com diferentes quantidades de gorduras e óleos comuns para fornecer 18:2n-6, 18:3n-3 e 18:1n-9 variados. Todas as refeições fornecerão menos de 10% de energia como ácidos graxos saturados com aproximadamente 35% de energia total de gordura. Também pretendemos identificar o ponto de tempo único mais útil para mostrar diferenças na lipemia pós-prandial plasmática e ácidos graxos para uso em estudos nos quais a amostragem de sangue repetida e sequencial na fase pós-refeição não é prática.

As características do sujeito e os parâmetros da linha de base serão apresentados usando estatísticas descritivas. Diferenças na resposta de TG entre indivíduos e diferentes gorduras e óleos serão avaliadas usando ANOVA, com o uso de ANCOVA. Diferenças em ácidos graxos no mesmo ponto de tempo entre as dietas serão comparadas usando ANOVA. Antes da análise, todos os dados serão verificados e aqueles que exibem distribuições não normais. Um valor P <0,05 será considerado estatisticamente significativo.