A case–control study on red meat consumption and risk of stroke among a group of Iranian adults
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We aimed to examine the association between red meat consumption and stroke in a group of Iranian adults. DESIGN: A hospital-based case-control study. SETTING: The study included stroke patients and hospital-based controls. Usual dietary intakes of participants were assessed by means of a validated 168-item semi-quantitative FFQ. Total red meat consumption was calculated by summing up the consumption of red, processed and visceral meats. SUBJECTS: One hundred and ninety-five cases were stroke patients hospitalized in the neurology ward and 195 controls were recruited from patients hospitalized in other wards with no history of cerebrovascular diseases or neurological disorders. RESULTS: Participants with stroke were older, more likely to be male and less likely to be obese. Individuals in the highest tertile of red meat intake were 119 % more likely to have stroke (OR=2·19; 95% CI 1·33, 3·60) compared with those in the lowest tertile. After controlling for age, sex and total energy intake, the association between red meat consumption and stroke was strengthened (OR=2·72; 95% CI 1·53, 4·83). This association remained significant even after further controlling for physical activity and smoking as well as dietary intakes. Additional adjustments for BMI, diabetes, hypertension and hyperlipidaemia did not influence the association significantly (OR=2·51; 95 % CI 1·19, 5·09). CONCLUSIONS: Consumption of red meat was associated with greater odds of having stroke in a group of Iranian adults.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».