Mortality attributable to poor dietary patterns in Canada: Evidence from the nationally-representative nutrition survey linked with health administrative data
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionDietary pattern modeling and linkage with health outcomes is essential for development of evidence-based dietary guidelines to support reduction of chronic diseases. National nutrition surveys are not routinely linked with health administrative databases, resulting in a lack of evidence on the health impact of unhealthy diets at the population level. Objectives and ApproachThis study is the first to use a nationally-representative nutrition survey (i.e., Canadian Community Health Survey-Nutrition-2004) linked with health administrative databases to examine the association of 5 key dietary quality indices with mortality risk. In total, 16,212 adults ≥20 years were followed for an average of 7.3 years. Two 24-hour dietary recalls were used to estimate the usual dietary intakes using the National Cancer Institute’s method. Weighted regression calibration was performed to obtain a true parameter relating diet (continuous) to mortality. Population Attributable Fractions were calculated to estimate the burden of all-cause mortality attributable to poor dietary patterns in Canada. ResultsThe 5 dietary quality indices examined were Dietary Approaches to Stop Hypertension(DASH); Dietary Guidelines for Americans Adherence Index 2015(DGAI); Healthy Eating Index-2010(HEI); Alternative HEI-2010(AHEI); and Mediterranean Style Dietary Pattern Score(MSDPS). Having a better diet quality (90%ile vs. 10%ile of index score) was associated with a significant 31-51% reduction in all-cause mortality hazard ratio among adults 45 to 80 years and 10-35% reduction in those ≥20 years (in order of significance: DASH, DGAI, HEI, AHEI and MSDPS). Survival benefit was incrementally greater for higher diet quality scores; however, even the 90%ile scores (Reference) were notably lower than the recommended levels (45.99% of recommended score). On average, 26.42% of all mortality in Canada was attributable to poor dietary patterns (range: 19.01% for MSDPS to 31.39% for DGAI). Conclusion/ImplicationsThe diet-attributable burden of mortality was higher than those reported for other behavioural risks (e.g., smoking). This research informs future formulation of nutrition interventions and policies with a focus on dietary patterns. This project demonstrates the importance of leveraging linked data and analytical capacity to inform future evidence-based nutrition policies.
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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 | 0,005 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».