The relationship between fruit and vegetable intake with gastroesophageal reflux disease in Iranian adults
Notice bibliographique
Résumé
Background: Findings from studies that investigated the relationship between fruit and vegetable intake with gastroesophageal reflux disease (GERD) were inconsistent. We aimed to assess the relationship between fruit and vegetable consumption and GERD among a large group of Iranian adults. Materials and Methods: In this cross-sectional study on 3979 adults, a validated food frequency questionnaire was used to assess usual dietary intakes including fruits and vegetables. The presence of heartburn sometimes or more during the past 3 months were considered as having GERD. Results: The prevalence of GERD among study population was 23.9%. After adjustment for potential confounding factors, those with the highest consumption of fruits had 25% lower risk for GERD, in comparison to those with the lowest intake (odds ratio [OR] = 0.75, 95% confidence interval [CI]: 0.59–0.97). Vegetable intake was not significantly related to the risk of GERD in crude or multivariable-adjusted models. However, participants with the highest intake of fruits and vegetables had 33% lower risk of GERD (OR = 0.67, 95% CI: 0.51–0.88), after adjustment for confounders. Women with the highest fruit and vegetable intake had 36% lower risk for GERD (OR = 0.64, 95% CI: 0.45–0.91). Overweight/obese participants in the last tertile of fruit consumption had 42% lower risk for GERD, in comparison to the first category (OR = 0.58, 95% CI: 0.42–0.83). Furthermore, participants with body mass index higher than 25 kg/m 2 and higher intake of fruits and vegetables had 53% lower risk for GERD (OR = 0.47, 95% CI: 0.32-0.69). Conclusion: We found inverse associations between fruit intake as well as fruit and vegetable intake and risk of GERD among Iranian adults.
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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 | 0,008 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».