Adherence to the USDA dietary recommendations for fruit and vegetable intake and risk of fatal stroke among ethnic groups: a prospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Stroke is the fourth leading cause of death in the U.S. and stroke mortality rates differ substantially by ethnic group. The impact of adherence to the USDA dietary guidelines on risk for fatal stroke among different ethnic groups has not previously been examined. METHODS: A prospective cohort design was used to examine associations between adherence with dietary recommendations for fruit and vegetable intake and risk for stroke mortality among 174,888 men and women representing five ethnic groups; African American, Native Hawaiian, Japanese American, Latino, and Caucasian. Dietary intake was assessed using a mailed quantitative food frequency questionnaire. Associations were examined using Cox proportional hazards models. RESULTS: There was no evidence that ethnicity modified associations between fruit and vegetable intake and stroke mortality. When data for different ethnicities were combined, a reduced risk for fatal stroke was observed among women who were adherent with the USDA dietary recommendations for vegetable intake, although this result did not reach statistical significance (RR = 0.84, 95% CI = 0.68-1.04). No associations were observed among men. CONCLUSIONS: The results of this study do not provide evidence that dietary intake of fruits and vegetables differentially impacts risk for stroke mortality among different ethnic groups.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».