Associations between Alternate Healthy Eating Index-2010, Body Composition, Osteoarthritis Severity, and Interleukin-6 in Older Overweight and Obese African American Females with Self-Reported Osteoarthritis
Notice bibliographique
Résumé
Osteoarthritis (OA) is a leading cause of immobility in the United States and is associated with older age, inflammation, and obesity. Prudent dietary patterns have been associated with disease prevention, yet little evidence exists describing diet quality (DQ) in older overweight or obese African American (AA) adults with OA and its relation to body composition. We conducted a secondary data analysis of a dataset containing alternate Healthy Eating Index-2010 (AHEI-2010), body composition, OA severity, and serum interleukin-6 (IL-6) data from 126 AA females (aged 60–87 years) with OA to examine the relationships between these variables. Our sample had poor DQ and reported having higher OA severity as measured by the Western Ontario and McMaster Universities Osteoarthritis Index (WOMAC). Interleukin-6 was negatively correlated with AHEI-2010, and AHEI-2010 and the WOMAC physical function subcategory (WOMACpf) were significant predictors of IL-6 (odds ratio (OR): 0.95, 95% confidence interval (CI) 0.92–0.99 and 1.04, 95% CI 1.01–1.07, respectively, p < 0.05) but not body composition. In conclusion, AHEI-2010 and WOMACpf were significant predictors of inflammation (IL-6) and AHEI-2010 accounted for ~16% of the variation of IL-6 (inflammation) in this sample.
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 | 0,002 |
| 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 ».