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Enregistrement W1971651068 · doi:10.1161/circulationaha.107.738716

Dietary Patterns and the Risk of Acute Myocardial Infarction in 52 Countries

2008· article· en· W1971651068 sur OpenAlexaff
Romaina Iqbal, Sonia S. Anand, Stephanie Ôunpuu, Shofiqul Islam, Xiaohe Zhang, Sumathy Rangarajan, Jephat Chifamba, Ali T. Al‐Hinai, Mátyás Keltai, Salim Yusuf

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensBoehringer Ingelheim (Canada)Population Health Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMyocardial infarctionInternal medicineCardiologyCoronary heart disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Diet is a major modifiable risk factor for cardiovascular disease, but it varies markedly in different regions of the world. The objectives of the present study were to assess the association between dietary patterns and acute myocardial infarction (AMI) globally. METHODS AND RESULTS: INTERHEART is a standardized case-control study involving participants from 52 countries. The present analysis included 5761 cases and 10 646 control subjects. We identified 3 major dietary patterns using factor analysis: Oriental (high intake of tofu and soy and other sauces), Western (high in fried foods, salty snacks, eggs, and meat), and prudent (high in fruit and vegetables). We observed an inverse association between the prudent pattern and AMI, with higher levels being protective. Compared with the first quartile, the adjusted ORs were 0.78 (95% CI 0.69 to 0.88) for the second quartile, 0.66 (95% CI 0.59 to 0.75) for the third, and 0.70 (95% CI 0.61 to 0.80) for the fourth (P for trend <0.001). The Western pattern showed a U-shaped association with AMI (compared with the first quartile, the adjusted OR for the second quartile was 0.87 [95% CI 0.78 to 0.98], whereas it was 1.12 [95% CI 1.00 to 1.25] for the third quartile and 1.35 [95% CI 1.21 to 1.51] for the fourth quartile; P for trend <0.001), but the Oriental pattern demonstrated no relationship with AMI. Compared with the first quartile, the OR of a dietary risk score derived from meat, salty snacks, fried foods, fruits, green leafy vegetables, cooked vegetables, and other raw vegetables (higher score indicating a poorer diet) increased with each quartile: second quartile 1.29 (95% CI 1.17 to 1.42), third quartile 1.67 (95% CI 1.51 to 1.83), and fourth quartile 1.92 (95% CI 1.74 to 2.11; P for trend <0.001). The adjusted population-attributable risk of AMI for the top 3 quartiles compared with the bottom quartile of the dietary risk score was 30%. CONCLUSIONS: An unhealthy dietary intake, assessed by a simple dietary risk score, increases the risk of AMI globally and accounts for approximately 30% of the population-attributable risk.

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)0,002
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations427
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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