Patterns of diet‐related practices and prevalence of gastro‐esophageal reflux disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: No studies have evaluated associations between patterns of diet-related practices as determined by latent class analysis (LCA) and gastro-esophageal reflux disease (GERD). We aimed to assess this relationship in a large sample of Iranian adults. METHODS: In a cross-sectional study in 4763 adults, diet-related practices were assessed in four domains, 'meal pattern', 'eating rate', 'intra-meal fluid intake', and 'meal-to-sleep interval', using a pretested questionnaire. LCA was applied to identify classes of diet-related practices. We defined GERD as the presence of heartburn sometimes, often or always. KEY RESULTS: The prevalence of GERD in the study population was 23.5% (n = 1120). We identified two distinct classes of meal patterns: 'regular' and 'irregular', three classes of eating rates: 'moderate', 'moderate-to-slow', and 'moderate-to-fast', two major classes of fluid ingestion with meals: 'moderate' and 'much intra-meal drinking', and two classes regarding the interval between meals and sleeping: 'short' and 'long meal-to-sleep' interval. After adjustment for potential confounders, subjects with 'irregular meal pattern' had higher odds of GERD compared with subjects with 'regular meal pattern' (OR: 1.21; 1.00-1.46). However, when taking into account BMI, the association disappeared. 'Long meal-to-sleep interval' was inversely associated with GERD compared with 'short meal-to-sleep interval' (OR: 0.73; 95% CI: 0.57-0.95). 'Eating rate' and 'intra-meal fluid intake' were not significantly associated with GERD. CONCLUSIONS & INFERENCES: Our data suggest certain associations between dietary patterns and GERD. These findings warrant evaluation in prospective studies to establish the potential value of modifications in dietary behaviors for the management of GERD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».