An NHANES Analysis of 2005 - 2006 Data Examining the Relationship Between Diabetes Mellitus and Vitamin C Ingestion
Notice bibliographique
Résumé
Background: Diabetes mellitus (DM) is one of the most common diseases afflicting the United States (U.S.) population. Vitamin C (Ascorbic acid) is considered to be one of the most potent anti-oxidants present in the body. Thus, we present the results of our epidemiologic analysis of whether Vitamin C ingestion is related to the development of diabetes mellitus. Methods: For the purpose of our study, we examined National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) data collected between 2005 and 2006. Of 10,34 8 participants who had data collected during this two-year period, 4979 did not meet any exclusion criteria, and were includ ed in our data analysis. We performed a multivariate logistic regression to find out whether plasma levels of vitamin C were correlated with the development of diabetes. Results: The unadjusted odds ratios of having diabetes in the four quartiles of Vitamin C starting from lowest to highest were 1, 0.87 (95% CI of 0.67 - 1.13), 0.62 (95% CI of 0.50 - 0.78) and 0.45 (95% CI of 0.359 - 0.557), respectively. When the analysis was adjusted for risk factors the odds ratios still showed a dose-response relation with odds ratios of 1, 0.79 (95% CI of 0.6-1.04), 0.58 (95% CI of 0.45-0.76) and 0.53 (95% CI of 0.43-0.63), respectively. Conclusion: Our study supports the hypothesis that higher plasma levels of Vitamin C levels are protective against the development of Diabetes Mellitus. Given the limitations of our study, a prospective, randomized stud y looking at Vitamin C ingestion to reach predefined serum levels is warranted to further investigate the necessary logistics of Vitamin C use in the prevention of chronic diseases such as diabetes. doi:10.4021/jem88e
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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) | 0,001 | 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 ».