Association between Water Intake, Chronic Kidney Disease, and Cardiovascular Disease: A Cross-Sectional Analysis of NHANES Data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evidence from animal and human studies suggests a protective effect of higher water intake on kidney function and cardiovascular disease (CVD). Here the associations between water intake, chronic kidney disease (CKD) and CVD were examined in the general population. METHODS: We conducted a cross-sectional analysis of the 2005-2006 National Health and Nutrition Examination Survey. Non-pregnant adults with an estimated glomerular filtration rate (eGFR) ≥30 ml/min/1.73 m(2) who were not taking diuretics were included. Total water intake from foods and beverages was categorized as low (<2.0 l/day), moderate (2.0-4.3 l/day) and high (>4.3 l/day). We examined associations between low total water intake and CKD (eGFR 30-60 ml/min/1.73 m(2)) and self-reported CVD. RESULTS: Of 3,427 adults (mean age 46 (range 20-84); mean eGFR 95 ml/min/1.73 m(2) (range 30-161)), 13% had CKD and 18% had CVD. CKD was higher among those with the lowest (<2.0 l/day) vs. highest total water intake (>4.3 l/day) (adjusted odds ratio (OR) 2.52; 95% confidence interval (CI) 0.91-6.96). When stratified by intake of (1) plain water and (2) other beverages, CKD was associated with low intake of plain water: adjusted OR 2.36 (95% CI 1.10-5.06), but not other beverages: adjusted OR 0.87 (95% CI 0.30-2.50). There was no association between low water intake and CVD (adjusted OR 0.76; 95% CI 0.37-1.59). CONCLUSIONS: Our results provide additional evidence suggesting a potentially protective effect of higher total water intake, particularly plain water, on the kidney.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».