DIET QUALITY IS ASSOCIATED WITH FRAILTY IN THE PHYSICIAN’S HEALTH STUDY
Notice bibliographique
Résumé
Increasing evidence suggests that healthier dietary patterns may be inversely associated with frailty, although whether this relationship holds across various diet indices is unknown. We investigated whether dietary patterns are associated with frailty among male physicians using 3 dietary assessments: the Alternate Healthy Eating Index (aHEI), Mediterranean diet (MED), and Dietary Approaches to Stop Hypertension (DASH). Our analysis included 12,240 men aged ≥60 years who provided data to determine frailty status and dietary habits. A cumulative deficit frailty index (FI) was calculated using 33 variables encompassing domains of comorbidity, functional status, mood, general health, social isolation, and change in weight. FI identified 36.6% of physicians as robust, 43.3% as pre-frail, and 20.1% as frail. Multinomial logistic regression models were adjusted for age, smoking status, aspirin and beta-carotene randomization, marital status, employment, and energy intake. Compared to the lowest quintiles of aHEI, MED, and DASH, those in the highest quintiles had a decreased odds of frailty [OR (95% CI) for aHEI: 0.53 (0.41, 0.67), MED: 0.42 (0.35, 0.51), and DASH: 0.45 (0.36, 0.56)] and pre-frailty [aHEI: 0.73 (0.62, 0.87), MED: 0.68 (0.59, 0.78), and DASH: 0.63 (0.54, 0.74)]. Restricted cubic splines showed a linear dose-response relationship of higher scores from each diet assessment with decreased odds of pre-frailty and frailty. Our findings confirm and inverse dose-response relationship of 3 different diet assessments with pre-frailty and frailty and suggest that healthier diet may be a potentially modifiable risk factor for frailty.
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 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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».