The effect of coffee consumption on serum total cholesterol in the Sami and Norwegian populations
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess coffee consumption in the Sami and Norwegian populations and to investigate the impact of unfiltered boiled coffee consumption on serum cholesterol concentrations. DESIGN: A cross-sectional study. Information was collected by self-administrated questionnaires and total serum cholesterol was analysed. Participants were divided into three ethnic groups: Sami I (Sami used as home language in the last three generations), Sami II (at least one Sami identity marker) and Norwegian. SETTING: In an area with Sami, Kven/Finnish and Norwegian populations, the SAMINOR study, 2003-2004. SUBJECTS: A total of 5647 men and 6347 women aged 36-79 years. RESULTS: More than 90 % of the study populations were coffee drinkers. Only 22 % were unfiltered coffee consumers. Sami I had the highest proportion of participants who consumed nine or more cups of unfiltered coffee per day, although the number of participants was limited. Total coffee consumption was associated with increased total cholesterol for men (P < 0·01) and women (P < 0·0001). For those who drank only unfiltered coffee, a significant association was found only in Norwegian men, adjusted for physical activity in leisure time, BMI and smoking habits (P < 0·001). From the lowest (less than five cups) to the highest (nine or more cups) unfiltered coffee consumption category, the mean total cholesterol levels increased by 0·29 mmol/l in Norwegian men. CONCLUSIONS: Unfiltered coffee consumption was lower in the present study compared to previous reports. In general, total coffee consumption was positively associated with total cholesterol levels. However, for unfiltered coffee consumption, an association was found only in Norwegian men.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».