Consumption of energy-dense diets in relation to metabolic syndrome and inflammatory markers in Iranian female nurses
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the relationship between dietary energy density (DED) and risk of metabolic syndrome (MetS), its components and inflammatory markers. DESIGN: Cross-sectional study. Dietary intakes were assessed using a validated dish-based semi-quantitative FFQ. DED was calculated by dividing energy intake (kcal/d) by the total weight of foods only (g/d). MetS was defined based on the National Cholesterol Education Program Adult Treatment Panel III criteria. All associations were examined in the quartiles of DED, with higher quartiles indicating more energy-dense diets. SETTING: Isfahan, Iran. SUBJECTS: Female nurses (n 1036) aged >30 years. RESULTS: After controlling for potential confounders, individuals in the top quartile of DED had 78 % greater chance of MetS compared with those in the first (OR=1·78; 95 % CI 1·36, 2·98; P<0·001). Individuals in the highest quartile of DED were more likely to be abdominally obese (OR=1·51; 95 % CI 1·00, 2·63) and have hypertriacylglycerolaemia (OR=2·95; 95 % CI 1·58, 3·91) and low HDL cholesterol levels (OR=1·36; 95 % CI 1·17, 2·54) compared with those in the lowest quartile. Mean concentration of plasma high-sensitivity C-reactive protein (hs-CRP) across increasing quartiles of DED was 1·7, 1·7, 2·0, 2·4 mg/l (P for trend=0·04). Such increasing concentrations across increasing quartiles of DED were also seen for TNF-α (4·1, 4·5, 4·5, 4·8 ng/l; P for trend=0·03) and IL-6 (1·6, 1·6, 1·5, 2·5 ng/l; P for trend <0·01). CONCLUSIONS: Consumption of high-energy-dense foods was associated with increased chance of MetS, most of its features and inflammatory markers including hs-CRP, TNF-α and IL-6.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».