Impact of Nonoptimal Intakes of Saturated, Polyunsaturated, and Trans Fat on Global Burdens of Coronary Heart Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Saturated fat (SFA), ω-6 (n-6) polyunsaturated fat (PUFA), and trans fat (TFA) influence risk of coronary heart disease (CHD), but attributable CHD mortalities by country, age, sex, and time are unclear. METHODS AND RESULTS: National intakes of SFA, n-6 PUFA, and TFA were estimated using a Bayesian hierarchical model based on country-specific dietary surveys; food availability data; and, for TFA, industry reports on fats/oils and packaged foods. Etiologic effects of dietary fats on CHD mortality were derived from meta-analyses of prospective cohorts and CHD mortality rates from the 2010 Global Burden of Diseases study. Absolute and proportional attributable CHD mortality were computed using a comparative risk assessment framework. In 2010, nonoptimal intakes of n-6 PUFA, SFA, and TFA were estimated to result in 711 800 (95% uncertainty interval [UI] 680 700-745 000), 250 900 (95% UI 236 900-265 800), and 537 200 (95% UI 517 600-557 000) CHD deaths per year worldwide, accounting for 10.3% (95% UI 9.9%-10.6%), 3.6%, (95% UI 3.5%-3.6%) and 7.7% (95% UI 7.6%-7.9%) of global CHD mortality. Tropical oil-consuming countries were estimated to have the highest proportional n-6 PUFA- and SFA-attributable CHD mortality, whereas Egypt, Pakistan, and Canada were estimated to have the highest proportional TFA-attributable CHD mortality. From 1990 to 2010 globally, the estimated proportional CHD mortality decreased by 9% for insufficient n-6 PUFA and by 21% for higher SFA, whereas it increased by 4% for higher TFA, with the latter driven by increases in low- and middle-income countries. CONCLUSIONS: Nonoptimal intakes of n-6 PUFA, TFA, and SFA each contribute to significant estimated CHD mortality, with important heterogeneity across countries that informs nation-specific clinical, public health, and policy priorities.
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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 | 0,012 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».