Avocado Intake, and Longitudinal Weight and Body Mass Index Changes in an Adult Cohort
Notice bibliographique
Résumé
Avocados contain nutrients and bioactive compounds that may help reduce the risk of becoming overweight/obese. We prospectively examined the effect of habitual avocado intake on changes in weight and body mass index (BMI). In the Adventist Health Study (AHS-2), a longitudinal cohort (~55,407; mean age ~56 years; U.S. and Canada), avocado intake (standard serving size 32 g/day) was assessed by a food frequency questionnaire (FFQ). Self-reported height and weight were collected at baseline. Self-reported follow-up weight was collected with follow-up questionnaires between four and 11 years after baseline. Using the generalized least squares (GLS) approach, we analyzed repeated measures of weight in relation to avocado intake. Marginal logistic regression analyses were used to calculate the odds of becoming overweight/obese, comparing low (>0 to <32 g/day) and high (≥32 g/day) avocado intake to non-consumers (reference). Avocado consumers who were normal weight at baseline, gained significantly less weight than non-consumers. The odds (OR (95% CI)) of becoming overweight/obese between baseline and follow-up was 0.93 (0.85, 1.01), and 0.85 (0.60, 1.19) for low and high avocado consumers, respectively. Habitual consumption of avocados may reduce adult weight gain, but odds of overweight/obesity are attenuated by differences in initial BMI values.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».