Carbohydrates, dietary glycaemic load and glycaemic index, and risk of acute myocardial infarction
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To assess the relation between selected carbohydrate foods, dietary glycaemic load and glycaemic index, and the risk of non-fatal acute myocardial infarction in a population with a high intake of refined carbohydrates. DESIGN AND SETTING: Hospital based case-control study conducted in Milan, Italy, between 1995 and 1999. PATIENTS: 433 non-diabetic subjects with a first episode of non-fatal acute myocardial infarction, and 448 controls admitted to hospital for a wide spectrum of acute conditions unrelated to known or potential risk factors for acute myocardial infarction. METHODS: Information was collected by interviewer administered questionnaires. Multivariate odds ratios (OR) and 95% confidence intervals (CI) were obtained by multiple logistic regression models. RESULTS: Compared with patients in the lowest tertile of intake, the multivariate OR for those in the highest tertile was 1.00 for bread, 1.27 for pasta and rice, 1.38 for soups, 0.78 for potatoes, 0.97 for desserts, and 1.00 for sugar. The OR for the highest tertile of score was 1.08 for glycaemic load and 1.38 for glycaemic index. None of the estimates was significant. A significant association with acute myocardial infarction risk was found for glycaemic index in patients aged > or = 60 years (OR 1.81, 95% CI 1.07 to 3.07 for the highest tertile of score compared with the lowest) and in those with a body mass index > or = 25 kg/m2 (OR 2.02, 95% CI 1.21 to 3.34). CONCLUSIONS: In this Italian population high glycaemic load and glycaemic index were not strongly associated with acute myocardial infarction risk, but slightly increased odds ratios were observed for glycaemic index in elderly people and in association with overweight.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».