Dietary Patterns and Risk of Inflammatory Bowel Disease in Europe
Notice bibliographique
Résumé
Specific nutrients or foods have been inconsistently associated with ulcerative colitis (UC) or Crohn's disease (CD) risks. Thus, we investigated associations between diet as a whole, as dietary patterns, and UC and CD risks. Within the prospective EPIC (European Prospective Investigation into Cancer) study, we set up a nested matched case–control study among 366,351 participants with inflammatory bowel disease data, including 256 incident cases of UC and 117 of CD, and 4 matched controls per case. Dietary intake was recorded at baseline from validated food frequency questionnaires. Incidence rate ratios of developing UC and CD were calculated for quintiles of the Mediterranean diet score and a posteriori dietary patterns produced by factor analysis. No dietary pattern was associated with either UC or CD risks. However, when excluding cases occurring within the first 2 years after dietary assessment, there was a positive association between a “high sugar and soft drinks” pattern and UC risk (incidence rate ratios for the fifth versus first quintile, 1.68 [1.00–2.82]; Ptrend = 0.02). When considering the foods most associated with the pattern, high consumers of sugar and soft drinks were at higher UC risk only if they had low vegetables intakes. A diet imbalance with high consumption of sugar and soft drinks and low consumption of vegetables was associated with UC risk. Further studies are needed to investigate whether microbiota alterations or other mechanisms mediate this association.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».