Prospective Study of Breakfast Eating and Incident Coronary Heart Disease in a Cohort of Male US Health Professionals
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Among adults, skipping meals is associated with excess body weight, hypertension, insulin resistance, and elevated fasting lipid concentrations. However, it remains unknown whether specific eating habits regardless of dietary composition influence coronary heart disease (CHD) risk. The objective of this study was to prospectively examine eating habits and risk of CHD. METHODS AND RESULTS: Eating habits, including breakfast eating, were assessed in 1992 in 26 902 American men 45 to 82 years of age from the Health Professionals Follow-up Study who were free of cardiovascular disease and cancer. During 16 years of follow-up, 1527 incident CHD cases were diagnosed. Cox proportional hazards models were used to estimate relative risks and 95% confidence intervals for CHD, adjusted for demographic, diet, lifestyle, and other CHD risk factors. Men who skipped breakfast had a 27% higher risk of CHD compared with men who did not (relative risk, 1.27; 95% confidence interval, 1.06-1.53). Compared with men who did not eat late at night, those who ate late at night had a 55% higher CHD risk (relative risk, 1.55; 95% confidence interval, 1.05-2.29). These associations were mediated by body mass index, hypertension, hypercholesterolemia, and diabetes mellitus. No association was observed between eating frequency (times per day) and risk of CHD. CONCLUSIONS: Eating breakfast was associated with significantly lower CHD risk in this cohort of male health professionals.
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 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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».