Strawberry Intake, Lipids, C-Reactive Protein, and the Risk of Cardiovascular Disease in Women
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: There is indirect evidence suggesting that strawberries, containing several key nutrients, may be associated with the risk of cardiovascular disease (CVD). In the Women's Health Study, we examined strawberry intake for both its prospective association with CVD risk in 38,176 women and its cross-sectional association with lipids and C-reactive protein (CRP) in a subset of 26,966 women. METHODS: Strawberry intake was assessed from a baseline semiquantitative food frequency questionnaire, along with other self-reported lifestyle, clinical and dietary factors. Participants returned baseline bloods which were assayed for lipids and CRP. We computed the relative risks (RRs) for total CVD (1,004 cases) (including confirmed myocardial infarction, stroke, revascularization, and cardiovascular death) occurring during 10.9 years of follow-up. RESULTS: At baseline, 25.6%, 41.9%, 24.8%, and 7.7% of women reported corresponding strawberry intake of none, 1-3 servings/month, 1 serving/week, and > or =2 servings/week. For total CVD, the multivariate RRs (95% confidence intervals) for increasing categories of strawberry intake were 1.00 (ref), 1.01 (0.85-1.19), 0.95 (0.77-1.17), and 1.27 (0.94-1.72) (P, trend = 0.06). We found a similar lack of an association for individual cardiovascular endpoints and comparing mean levels of lipids and CRP by category of strawberry intake. However, women consuming > or =2 servings/week versus none had a borderline significant, multivariate 14% lower likelihood of an elevated CRP of > or =3 mg/L. CONCLUSIONS: Strawberry intake was unassociated with the risk of incident CVD, lipids, or CRP in middle-aged and older women, though higher strawberry intake may slightly reduce the likelihood of having elevated CRP levels. Additional epidemiologic data are needed to clarify any role of strawberries in CVD prevention.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».