Fruit and vegetable intake and risk of wheezing and asthma: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Major bibliographic databases were searched for studies examining the relationship between fruit and vegetable consumption and the risk of wheezing and asthma. Random-effects models were used to pool study results. Subgroup analyses were conducted by fruit and vegetable categories, study design, and age group. Twelve cohorts, 4 population-based case-control studies, and 26 cross-sectional studies published between January 1990 and July 2013 were identified. For the meta-analysis of adults and children, the relative risk (RR) and confidence intervals (CI) when comparing the highest intake group with the lowest intake group were 0.78 (95%CI, 0.70-0.87) for fruit and 0.86 (95%CI, 0.75-0.98) for vegetables. High intake of fruit and vegetables (RR = 0.76; 95%CI, 0.68-0.86 and RR = 0.83; 95%CI, 0.72-0.96) reduced the risk of childhood wheezing. Total intake of fruit and vegetables had a negative association with risk of asthma in adults and children (RR = 0.54; 95%CI, 0.41-0.69). Consuming fruit and vegetables during pregnancy had no association with the risk of asthma in offspring. High intake of fruit and vegetables may reduce the risk of asthma and wheezing in adults and children.
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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 | 0,006 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,017 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».