Ready to eat cereal consumption with total and cause‐specific mortality: prospective analysis of 367,442 individuals (810.20)
Notice bibliographique
Résumé
Background □ Intakes of ready to eat cereals (RTEC) have been inversely associated with the risk factors of chronic diseases such as cardiovascular disease (CVD), diabetes, and certain cancers; however their relations with total and cause‐specific mortality remain unclear. We prospectively assessed the associations of RTEC intakes with all causes and disease‐specific mortality risk. Methods and Results □ The study included 367,442 participants from the prospective NIH‐AARP Diet and Health Study. Intakes of RTEC were assessed at baseline. Over an average of 14 years of follow‐up, in total 46,067 deaths were documented. Consumption of RTEC was inversely associated with risk of mortality from all‐cause mortality and death from cancer, digestive cancer, CVD, and respiratory disease. In multivariable models, as compared with non‐consumers of RTEC, those in the highest intake of RTEC had a 15% lower risk of all‐cause mortality and 10‐30% lower risk of disease‐specific mortality such as deaths from CVD, diabetes, all cancers, and digestive caner (all P for trend < 0.05). Within RTEC consumers, total fiber intakes were associated with reduced risk of mortality from all‐cause mortality (15%) and deaths from CVD (12%), cancer (10%), digestive cancer (17%), and respiratory disease (10%). Conclusions □ Intakes of RTEC were inversely associated all‐cause mortality and disease‐specific mortality; Within RTEC consumers, higher intake of total fiber was associated with reduced risk of total and cause‐specific mortality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».