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Enregistrement W2783058316 · doi:10.1136/bmjopen-2017-018573

The association between macronutrient intake and cognition in individuals aged under 65 in China: a cross-sectional study

2018· article· en· W2783058316 sur OpenAlexaboutno aff
Bingjie Ding, Rong Xiao, Weiwei Ma, Lei Zhao, Yanxia Bi, Yong Zhang

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMedicineQuartileMontreal Cognitive AssessmentCross-sectional studyCognitionLogistic regressionGerontologyBeijingDemographyAnalysis of varianceMultivariate analysisPopulationMini–Mental State ExaminationEnvironmental healthInternal medicineCognitive impairmentConfidence intervalChinaPsychiatryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The aim of this retrospective study was to explore the correlation between daily energy intake from macronutrients and cognitive functions in a Chinese population aged less than 65 years. DESIGN: test were used to compare the demographic and physical characteristics, lifestyle and laboratory parameters with the intake of macronutrients among different quartiles of % fat/energy. Multivariate logistic regression analysis was applied to identify the potential risk factors of mild cognitive impairment (MCI). PARTICIPANTS: Young and middle-aged participants (age <65 years) were recruited from Beijing, China. The Montreal cognitive assessment (MoCA) and mini-mental state examination (MMSE) were used to evaluate the cognitive functions, and the dietary intake of the participants was estimated with a semi-quantitative food frequency questionnaire (FFQ). RESULTS: Among the 661 participants, 80 (12.1%) had MCI, while 581 (87.9%) had normal cognitive functions. On evaluating the data based on the age group, educational background, and conditions of hyperlipidaemia and total energy intake, the results revealed that high % fat (upper quartile: adjusted OR (aOR) 3.90, 95% CI1.53 to 9.89, P=0.004), and high % protein intake (upper quartile: aOR 2.77, 95% CI 1.24 to 6.15) were greatly associated with increased frequency of MCI, while high % carbohydrate intake (upper quartile: aOR0.30, 95% CI 0.12 to 0.72) was correlated with decreased prevalence of MCI. CONCLUSION: The dietary pattern with high percentage of energy intake from fat and protein, and low-energy intake from carbohydrate might have been associated with cognitive decline in a Chinese population under 65 years of age.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,079
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,337 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations54
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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