Association between Dietary Inflammatory Index (DII) and risk of prediabetes: a case-control study
Notice bibliographique
Résumé
The possible relationship between diet-related inflammation and the risk of prediabetes requires further investigation, especially in non-Western populations. We examined the ability of the dietary inflammatory index (DII) to predict the risk of prediabetes in a case-control study conducted at specialized centers in Esfahan, Iran. A total of 214 incident cases of prediabetes were selected with the nonrandom sampling procedure, and the 200 controls randomly selected from the same clinics were frequency-matched on age (±5 years) and sex. DII scores were computed based on dietary intake assessed using a validated and reproducible 168-item food-frequency questionnaire. Linear and logistic regression models were used to estimate multivariable beta estimates and odds ratios (ORs). Subjects in tertile 3 versus tertile 1 (T3VS1) of DII had significantly higher fasting plasma glucose (DII T3VS1 : b = 4.49; 95% CI 1.89, 7.09), oral glucose tolerance (DII T3VS1 : b = 8.76; 95% CI 1.78, 15.73), HbA1c (DII T3VS1 : b = 0.30; 95% CI 0.17, 0.42), low-density lipoprotein (DII T3VS1 : b = 16.37; 95% CI 11.04, 21.69), triglyceride (DII T3VS1 : b = 21.01; 95% CI 8.61, 33.42) and body fat (DII T3VS1 : b = 2.41; 95% CI 0.56, 4.26) and lower high-density lipoprotein (DII T3VS1 : b = −3.39; 95% CI −5.94, −0.84) and lean body mass (DII T3VS1 : b = −3.11; 95% CI −4.83, −1.39). After multivariate adjustment, subjects in the most pro-inflammatory DII group had 19 times higher odds of developing prediabetes compared with subjects in tertile 1 (DII T3VS1 : OR = 18.88; 95% CI 7.02, 50.82). Similar results were observed when DII was used as a continuous variable, (DII continuous : OR = 3.62; 95% CI 2.50, 5.22). Subjects who consumed a more pro-inflammatory diet were at increased risk of prediabetes compared with those who consumed a more anti-inflammatory diet.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».