Association of modified Nordic diet with cardiovascular risk factors among type 2 diabetes patients: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Cardiovascular disease (CVD) is one of the most important causes of mortality. Healthy diets can decrease CVDs and other chronic diseases especially in patients with type 2 diabetes. In this study, we investigate association between adherence to the modified Nordic diet and cardiovascular risk factors among patients with type 2 diabetes. Methods: This cross-sectional study was conducted among 339 type 2 diabetic patients. Anthropometric indices, blood pressure, and biochemical tests were evaluated. A validated and reliable semi-quantitative food frequency questionnaire (FFQ) was used to assess dietary intake. Nordic diet scores were calculated based on median intakes of six food groups. Results: Body mass index (BMI) was higher among participants who were in the lowest tertile of adherence to the Nordic diet (P = 0.006). There was a significant association between socioeconomic status (SES) and adherence to the Nordic diet (P < 0.0001). Participants who were in the top category of adherence to the diet had significantly lower levels of aspartate aminotransferase (AST) (P < 0.0001). There was a significant inverse association between adherence to the Nordic diet and low density lipoprotein (LDL) levels (odds ratio [OR] = 0.29 95% CI: 0.09, 0.91, P = 0.025), high systolic blood pressure (SBP) levels (OR = 0.35 95% CI = 0.17-0.74, P = 0.015), and risk of obesity (OR = 0.25 95% CI: 0.10, 0.63, P = 0.03).
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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 | 0,009 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».