Diet-Quality Scores and the Risk of Type 2 Diabetes in Men
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To 1) compare associations of diet-quality scores, which were inversely associated with cardiovascular disease, with incident type 2 diabetes and 2) test for differences in absolute-risk reduction across various strata. RESEARCH DESIGN AND METHODS: Men from the Health Professionals Follow-Up Study, who were initially free of type 2 diabetes, cardiovascular disease, or cancer (n = 41,615), were followed for ≤ 20 years. The Healthy Eating Index (HEI) 2005, the alternative HEI (aHEI) the Recommended Food Score, the alternative Mediterranean Diet (aMED) Score, and the Dietary Approaches to Stop Hypertension (DASH) Score were calculated from food-frequency questionnaires. Cox proportional hazard models with time-varying covariates were used to assess risk by quintiles and continuous intervals. RESULTS: There were 2,795 incident cases of type 2 diabetes. After multivariate adjustment, the aHEI, aMED, and DASH scores were significantly associated with reduced risk. A 1-SD increase was associated with 9-13% reduced risk (P < 0.01), and the DASH score was associated with lower risk independent of other scores. These scores were associated with lower absolute risk among those who were overweight or obese compared with normal weight (P for interaction < 0.01). CONCLUSIONS: Several diet-quality scores were associated with a lower risk of type 2 diabetes and reflect a common dietary pattern characterized by high intakes of plant-based foods such as whole grains; moderate alcohol; and low intakes of red and processed meat, sodium, sugar-sweetened beverages, and trans fat. High-quality diets may yield the greatest reduction in diabetes cases when followed by those with a high BMI.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».