Intake of Added Sugar and Sugar-Sweetened Drink and Serum Uric Acid Concentration in US Men and Women
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Fructose-induced hyperuricemia might have a causal role in metabolic syndrome, hypertension, and other chronic disease. However, no study has investigated whether sugar added to foods or sugar-sweetened beverages, which are major sources of fructose, are associated with serum uric acid concentration in free-living populations. We examined the relationship between the intakes of added sugars and sugar-sweetened beverages and serum uric acid concentrations in the National Health and Nutrition Examination Survey 2001-2002, a nationally representative sample of men and women. We included 4073 subjects (1988 men and 2085 women) >18 years of age in the current study. Dietary intake was assessed by a single 24-hour recall. We used multivariate linear regression to adjust for age, gender, intake of energy and alcohol, body mass index, use of diuretics, beta-blockers, and other covariates. Male subjects in the highest intake quartile of estimated intake of added sugars or sugar-sweetened drinks had higher plasma uric acid concentrations than those in the lowest intake quartiles (P<0.001 for both) after adjusting for potential confounders, whereas we did not observe significant associations for females (P for trend>0.2; P for interaction <0.01). Further research is needed to confirm causality of these associations and the observed difference by gender.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle