Western dietary pattern increases risk of cardiovascular disease in Iranian adults: a prospective population-based study
Notice bibliographique
Résumé
Limited data are available regarding the association of major dietary patterns and risk of cardiovascular disease (CVD) in Middle Eastern countries. We aimed to evaluate the association of major dietary patterns, using factor analysis, with the risk of CVD. Participants without CVD (n = 2284) were recruited from the Tehran Lipid and Glucose Study and were followed for a mean of 4.7 years. Dietary intake of participants was assessed at baseline (2006-2008); biochemical variables were evaluated at baseline and follow-up examination. Multivariate Cox proportional hazard regression models, adjusted for potential confounders, were used to estimate risk of CVD across tertiles of dietary pattern scores. Linear regression models were used to indicate association of dietary pattern scores with changes of CVD risk factors over the study period. Two major dietary patterns, Western and traditional, were identified. During a mean 4.7 ± 1.4 years of follow-up, 57 participants experienced CVD-related events. In the fully adjusted model, we observed an increased risk of CVD-related events in the highest compared to the lowest tertile category of Western dietary pattern score (HR = 2.07, 95% CI = 1.03-4.18, P for trend = 0.01). Traditional dietary pattern was not associated with incidence of CVD or CVD risk factors. A significant association was observed between the Western dietary pattern and changes in serum insulin (β = 5.88, 95% CI = 0.34-11.4). Our findings confirm that the Western dietary pattern, characterized by higher loads of processed meats, salty snacks, sweets, and soft drinks, is a dietary risk factor for CVD in the Iranian population.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 ».