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 (DIIT3VS1: b = 4.49; 95% CI 1.89, 7.09), oral glucose tolerance (DIIT3VS1: b = 8.76; 95% CI 1.78, 15.73), HbA1c (DIIT3VS1: b = 0.30; 95% CI 0.17, 0.42), low-density lipoprotein (DIIT3VS1: b = 16.37; 95% CI 11.04, 21.69), triglyceride (DIIT3VS1: b = 21.01; 95% CI 8.61, 33.42) and body fat (DIIT3VS1: b = 2.41; 95% CI 0.56, 4.26) and lower high-density lipoprotein (DIIT3VS1: b = −3.39; 95% CI −5.94, −0.84) and lean body mass (DIIT3VS1: 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 (DIIT3VS1: OR = 18.88; 95% CI 7.02, 50.82). Similar results were observed when DII was used as a continuous variable, (DIIcontinuous: 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.
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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».