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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».