Association of dietary patterns of American adults with bone mineral density and fracture
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In a representative sample of US adults, we investigated the associations of nutrient patterns (NP) with bone mineral density (BMD) and fractures. DESIGN: Cross-sectional. SETTING: US community-based National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES). SUBJECTS: Participants with measured data on dietary intake and BMD from 2005 to 2010 were included. Principal components analysis was used to identify NP. BMD was measured using dual-energy X-ray absorptiometry. ANCOVA, adjusted logistic and linear regression models were employed, accounting for the complex survey design and sample weights. RESULTS: We included a total of 18 318 participants, with 47·0 % (n 8607) being men. The mean age was 45·8 years with no sex difference. Three NP emerged, explaining 55·9 % of the variance in nutrient consumption. Multivariable-adjusted linear regressions revealed significant inverse associations between the 'high-energy' NP (rich in carbohydrates and sugar, total fat and saturated fat) and total femur, femoral neck, trochanter and intertrochanter BMD (β coefficient: -0·029, -0·025, -0·034 and -0·021, respectively, all P<0·001), while there were significant associations between the 'nutrient-dense' NP (rich in vitamins, minerals and fibre) and 'healthy fat' NP (high dietary PUFA and MUFA) and BMD at total femur, femoral neck, trochanter and intertrochanter (all P<0·001). In adjusted logistic regression models, the odds of hip, wrist or spine fractures did not vary significantly across NP quartiles. CONCLUSIONS: Nutrient-dense and healthy fat NP are associated with higher BMD at various bone sites, while the high-energy NP is inversely associated with BMD measures.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».