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Enregistrement W1264677917 · doi:10.1096/fasebj.29.1_supplement.905.8

Development and Validation of a Dietary Portfolio Score for use Among Hypercholesterolemic Individuals

2015· article· en· W1264677917 sur OpenAlexafffund
Viranda H. Jayalath, Christopher Ireland, Dorothea Faulkner, Arash Mirrahimi, Krisitie Srichaikul, Russell J. de Souza, John L. Sievenpiper, Cyril W.C. Kendall, Patrick Couture, Benoı̂t Lamarche, Peter J.H. Jones, Jiří Fröhlich, David Jenkins

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of ManitobaUniversité LavalMcMaster UniversityCanadian Nutrition SocietyUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUnilever
Mots-clésLogistic regressionMedicineOdds ratioInternal medicineMultivariate statisticsLinear regressionBayesian multivariate linear regressionIncidence (geometry)MathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The Dietary Portfolio (DP) significantly improves serum low‐density lipoprotein (LDL) profiles in hypercholesterolemic individuals. We aimed to develop and validate a diet score based on the DP. Methods Hypercholesterolemic individuals who participated in a 6‐month DP trial were included. Four dietary components (soy protein, viscous fiber, plant sterols, and nuts) were identified a priori and each scored between 0‐10 units; components were summated to create a DP‐score (DPS) ranging from 0‐40 units. Multivariate linear regression quantified DPS with continuous variables; logistic regression compared individuals with 蠅‐25% ΔLDL vs. those without. Results Median end‐study DPS was 14 (range: 0‐40, n=238). A 1‐unit increase in DPS or ΔDPS decreased ΔLDL by ‐0.036mmol/L (‐0.81%, p<0.001), Δdiastolic blood pressure by ‐0.093mmHg (p=0.017), and Δ10‐year CHD risk by ‐0.048 (p<0.001). The odds of achieving a ‐25% ΔLDL was 23.8 fold (95%CI: 7.40 to 76.7) greater when comparing the highest and lowest adherence groups (31‐40 units vs. 0‐10 units). Conclusions DPS and ΔDPS predict beneficial cardiometabolic risk profiles. Future research should relate the DPS to the incidence of stroke and CHD. Funding CIHR, Loblaw Brands ltd, Unilever, Solae, AFM Net

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,110
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,191 · 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
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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