Healthy Eating Index is associated with certain markers of inflammation and insulin resistance but not with lipid profile in individuals at cardiometabolic risk
Notice bibliographique
Résumé
Eating habits may influence inflammatory status and insulin resistance, both involved in the genesis of cardiometabolic diseases; an index of overall diet quality may be useful to identify risk for these diseases. We investigated whether the Healthy Eating Index (HEI-2005), adapted to Brazilian habits (B-HEI), was associated with markers of inflammation, insulin resistance and lipid profile in individuals at cardiometabolic risk. Two hundred and four prediabetic individuals (64.7% women) were enrolled in this cross-sectional study. Anthropometric measurements, 24-h dietary recalls used to calculate the B-HEI, and blood samples were collected. ANOVA was used for comparisons of clinical variables across the B-HEI tertiles and multiple linear regressions employed to test associations between clinical variables and B-HEI total score. Significant trends to decrease mean values of body mass index (BMI) (p = 0.03) and C-reactive protein concentrations (p = 0.02) across the tertiles of B-HEI, but not other biomarkers, were observed. Waist circumference, HOMA-IR and C-reactive protein were inversely associated with the B-HEI (p < 0.05), after adjusting for age, sex, BMI, and physical activity level. Also, a direct association of adiponectin concentrations with B-HEI was detected after adjustments (p = 0.001). Data from this study indicate that the B-HEI may be useful to identify the body adiposity-induced pro-inflammatory status and insulin resistance in individuals at cardiometabolic risk.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».