<p>Dietary patterns in relation to hepatic fibrosis among patients with nonalcoholic fatty liver disease</p>
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nonalcoholic fatty liver disease (NAFLD) is a multifactorial disorder that can progress to fibrosis. Several dietary patterns have been associated with histological features of NAFLD. However, little is known about the association between dietary patterns and hepatic fibrosis. PURPOSE: The current study aimed at identifying the relationship between major dietary patterns and hepatic fibrosis among patients with NAFLD. SUBJECTS AND METHODS: This cross-sectional study included 170 eligible subjects with NAFLD. Diet was evaluated using three 3-day dietary records during a 1-month period. Hepatic fibrosis was diagnosed using Fibroscan. Western, Iranian, and healthy dietary patterns were extracted using factor analysis. RESULTS: After adjustment for other risk factors, adherence to a Western dietary pattern was associated with the higher odds of fibrosis (OR: 4.21; 95% CI: 1.63-8.31), whereas adherence to a healthy dietary pattern was associated with the lower odds of fibrosis (OR: 0.26; 95% CI: 0.10-0.49). Among main food groups, high intake of red meat, hydrogenated fats, and soft drinks was associated with the higher risk of fibrosis, whereas tea and coffee consumption had a protective role in hepatic fibrosis independent of other risk factors. CONCLUSION: The adherence to a healthy dietary pattern characterized by high intake of low-fat dairies, white meat, nuts, vegetables, fruits, and vegetable oils combined with coffee and tea consumption might be helpful in the nutritional strategies against hepatic fibrosis.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».