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Enregistrement W2011199568 · doi:10.3390/nu6082987

Association between Intake of Sugar-Sweetened Beverages and Circulating 25-Hydroxyvitamin D Concentration among Premenopausal Women

2014· article· en· W2011199568 sur OpenAlexafffund
Caroline Duchaine, Caroline Diorio

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet and metabolism studies
Établissements canadiensUniversité LavalHôpital du Saint-Sacrement
Organismes subventionnairesCanadian Breast Cancer Research Alliance
Mots-clésSugarFood scienceDietary SucroseEnvironmental healthMedicineChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intake of sugar-sweetened beverages has increased in North America and seems to have several adverse health effects possibly through decreased circulating 25-hydroxyvitamin D (25(OH)D) concentrations. The aim of this cross-sectional study was to evaluate the association between sugar-sweetened beverages intake and 25(OH)D concentrations among premenopausal women. Intake of sugar-sweetened beverages including colas, other carbonated beverages and sweet fruit drinks was assessed using a validated food frequency questionnaire among 741 premenopausal women. Plasma concentrations of 25(OH)D were quantified by radioimmunoassay. The association between sugar-sweetened beverages intake and 25(OH)D concentrations was evaluated using multivariate generalized linear models and Spearman correlations. A higher intake of colas was associated with lower mean 25(OH)D levels (67.0, 63.7, 64.7 and 58.5 nmol/L for never, <1, 1-3 and >3 servings/week, respectively; r = -0.11 (p = 0.004)). A correlation was observed between intake of other carbonated beverages and 25(OH)D concentrations but was not statistically significant (r = -0.06 (p = 0.10)). No association was observed between intake of sweet fruit drinks and 25(OH)D concentrations. This study suggests that high intake of colas may decrease 25(OH)D levels in premenopausal women. Considering the high consumption of these drinks in the general population and the possible consequences of vitamin D deficiency on health, this finding needs further investigation.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations13
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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