Dietary intake and cardiometabolic biomarkers in relation to insulin resistance and hypertension in a middle-aged and elderly population in Beijing, China
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the relationships of dietary intake and cardiometabolic biomarkers with insulin resistance and hypertension in rural middle-aged and elderly people in China. One hundred and eight middle-aged and elderly adults were recruited in Zhangfang village in May 2014. We measured blood pressure, anthropometric parameters, and biochemical indexes, including high-sensitivity C-reactive protein (hsCRP), soluble intercellular adhesion molecule-1 (sICAM-1), glucose, insulin, and blood lipids. Homeostasis model assessment of insulin resistance index (HOMA-IR) was assessed on the basis of fasting glucose and insulin. We recorded participant demographic characteristics, dietary intake, and lifestyle using questionnaires. Hypertensive participants had higher levels of triglycerides (TG), hsCRP, sICAM-1, body fat percentage (BF%), arm muscle circumference (AMC) and HOMA-IR than nonhypertensive individuals. Hypertensive participants had higher carbohydrate intake but lower intakes of protein and fat. Carbohydrate intake was positively correlated with hsCRP, sICAM-1, TG, BF%, and HOMA-IR, and was negatively correlated with AMC. Protein and fat intakes were negatively correlated with hsCRP and sICAM-1. Protein intake was also significantly negatively correlated with TG and HOMA-IR, and positively correlated with AMC. HOMA-IR was positively correlated with hsCRP, sICAM-1, TG and BF%, and negatively correlated with AMC. Multivariable linear regression indicated that TG, sICAM-1, and hsCRP were significantly associated with HOMA-IR. In conclusion, in a rural Chinese population, high intake of carbohydrate and low intake of fat and protein were associated with insulin resistance and hypertension, possibly by increasing inflammatory factors such as sICAM-1 and hsCRP, increasing BF% and increasing the level of plasma TG.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».