Cola intake and serum lipids in the Oslo Health Study
Notice bibliographique
Résumé
Soft drinks can be a major source of sucrose, which may influence serum lipid concentration. We have examined the association between intake frequency of various types of soft drinks and the concentration of serum triglycerides (TG) and high-density lipoprotein (HDL) and low-density lipoprotein (LDL) cholesterol in the cross-sectional Oslo Health Study. A total of 14 188 subjects of the altogether 18,770 participants of the study had data on intake frequency of colas and non-colas, with or without sugar. The population sample consisted of both sexes and 3 age groups: group 1 (30 years of age), group 2 (40 and 45 years of age), and group 3 (59-60 years of age). In both sexes, HDL decreased and TG increased significantly (p < 0.001) with increasing intake frequency of colas. In contrast, no consistent associations were found between the reported intake of non-cola soft drinks and the serum lipids. We found no significant differences related to the reported presence or absence of sugar in the soft drinks. In multiple linear regression analyses, the colas vs. serum lipid associations prevailed (p < 0.001) after including 13 possible confounders: sex; age group; time since last meal; physical activity; intake of alcohol, coffee, cheese, fruit and (or) berries, and fatty fish; smoking; length of education; use of cholesterol-lowering drugs; and intake of non-colas. Thus, the self-reported intake frequency of colas, but not other soft drinks, was negatively associated with serum HDL, and positively associated with TG and LDL.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».