Relationship Between Nutrition and Blood Pressure: A Cross-Sectional Analysis from the NutriNet-Sante Study, a French Web-based Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hypertension is the most prevalent chronic disease worldwide. Lifestyle behaviors for its prevention and control are recommended within worldwide guidelines. Nevertheless, their combined relationship with blood pressure (BP) level, particularly in the general population, would need more investigations. Our aim in this study was to evaluate the relative impact of lifestyle and nutritional factors on BP level. METHODS: Cross-sectional analyses were performed using data from 8,670 volunteers from the NutriNet-Santé Study, an ongoing French web-based cohort study. Dietary intakes were assessed using three 24-hour records. Information on lifestyle factors was collected using questionnaires and 3 BP measurements following a standardized protocol. Age-adjusted associations and then multivariate associations between systolic BP (SBP) and lifestyle behaviors were estimated using multiple linear regressions. RESULTS: SBP was higher in participants with elevated body mass indices (BMIs). Salt intake was positively associated with SBP in men but not in women. The negative relationship between consumption of fruits and vegetables and SBP was significant in both sexes. Alcohol intake was positively associated with SBP in both sexes; physical activity was not. The 5 parameters representing the well-accepted modifiable factors for hypertension reduction plus age and education level, accounted for 19.7% of the SBP variance in women and 12.8% in men. Considering their squared partial correlation coefficient, age and BMI were the most important parameters relating to SBP level. Salt intake was not associated with SBP in either sex after multiple adjustments. CONCLUSIONS: BMI was the main contributory modifiable factor of BP level after multiple adjustments.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».