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Enregistrement W183567939 · doi:10.1096/fasebj.23.1_supplement.lb491

Fiber consumption and metabolic syndrome in adults: Results from NHANES 1999‐2004

2009· article· en· W183567939 sur OpenAlexaff
Carol E. O’Neil, Theresa A. Nicklas, Michael Zanovec, Susan Cho

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensNutrasource
Organismes subventionnairesU.S. Department of Agriculture
Mots-clésMedicineMetabolic syndromeOdds ratioFiberDietary fiberAnimal scienceInternal medicineDemographyObesityFood scienceChemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to examine the effect of increasing fiber and whole grain (WG) consumption on the odds of having metabolic syndrome (MetS) in a recent, nationally representative sample of US adults 19 to 51 years (n=7,039) and 51 + years (n=6,237) using a secondary analysis of NHANES 1999‐2004 data. . Participants were divided into four fiber consumption groups: <10g/d, 10 to <15, 15to <20, =20g/day. For a separate analysis of WG, participants were also divided into four WG consumption groups: <0.6 (control), 0.6 to <1.5, 1.5 to <3.0 and = 3.0 servings. MetS was defined using the ATPIII definition. Least‐square means + SE were calculated. For adults 19‐50 years, mean fiber intake was 14.97 g + 0.37; ORs with MetS were: 0.958 (CI = 0.755 to 1.216), 0.800 (CI = 0.603 to 1.063), and 0.807 (CI = 0.608 to 1.072) for the three fiber groups, respectively; p for trend with MetS was 0.08. For adults 51 + years, mean fiber intake was 15.65 g + 0.26; ORs with MetS were: 1.31 (CI = 1.05 to 1.64), 0.89 (CI = 0.71 to 1.14), and 0.60 (1.47 to 0.77) for the three WG groups, respectively; p for trend was 0.0010. However, whole grain intake was not associated with reduced ORs of MeS in both age groups. These data suggest that fiber consumption may have a positive impact on MeS. Supported by USDA & Kellogg's Corporate Citizenship Fund.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations1
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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