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Enregistrement W2117329421 · doi:10.1093/aje/kwm385

Diet, Urate, and Parkinson's Disease Risk in Men

2008· article· en· W2117329421 sur OpenAlexaff
Xiang Gao, Honglei Chen, Hyon K. Choi, G. C. Curhan, M. A. Schwarzschild, Alberto Ascherio

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Epidemiology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGout, Hyperuricemia, Uric Acid
Établissements canadiensVancouver General HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineConfoundingProportional hazards modelHyperuricemiaRelative riskUric acidInternal medicineRisk factorCohortGoutPopulationCohort studyLower riskDiseaseEndocrinologyConfidence intervalEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The authors examined whether a diet that increases plasma urate level is also related to reduced risk of Parkinson's disease (PD). The study population comprised 47,406 men in the Health Professionals Follow-up Study. The potential effect of diet on plasma urate level was estimated by regressing plasma urate on intakes of selected foods and nutrients in a subsample of 1,387 men. Coefficients of this regression model were then used to calculate a dietary urate index for all cohort participants. Multivariate relative risks of PD were estimated by means of Cox proportional hazards models. After 14 years of follow-up (1986-2000), the authors documented 248 incident cases of PD. A higher dietary urate index was associated with a lower risk of PD (top quintile vs. bottom: relative risk = 0.47, p-trend = 0.0008), after adjustment for age, smoking, caffeine intake, and other potential confounders. This association remained strong and significant after further adjustment for each component of the index individually (p-trend < 0.02 for each). These data support urate as a potentially protective factor in PD and suggest that dietary changes expected to increase plasma urate level may contribute to lower risk of PD. These potential benefits, however, should be weighed against expected adverse effects on risk of gout and other chronic diseases.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations144
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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