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Enregistrement W2938728984 · doi:10.1210/jc.2018-02792

Diet-Dependent Acid Load—The Missing Link Between an Animal Protein–Rich Diet and Nonalcoholic Fatty Liver Disease?

2019· article· en· W2938728984 sur OpenAlexaff
Louise J. M. Alferink, Jessica C. Kiefte–de Jong, Nicole S. Erler, Robert J. de Knegt, Ewout J. Hoorn, M. Arfan Ikram, Harry L.A. Janssen, Herold J. Metselaar, Oscar H. Franco, Sarwa Darwish Murad

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Clinical Endocrinology & Metabolism · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal function and acid-base balance
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity Health Network
Organismes subventionnairesRijksinstituut voor Volksgezondheid en MilieuNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekZonMw
Mots-clésNonalcoholic fatty liver diseaseConfoundingQuartileInternal medicineMedicineFatty liverPopulationEndocrinologyProspective cohort studyCohortGastroenterologyPhysiologyDiseaseConfidence intervalEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Our group recently showed that animal protein was independently associated with nonalcoholic fatty liver disease (NAFLD). We hypothesize that this may be explained by a high diet-dependent acid load [dietary acid load (DAL)]. METHODS: This cross-sectional study is embedded in a prospective population-based cohort. We estimated DAL proxies via food-frequency questionnaires using potential renal acid load (PRAL; using dietary protein, phosphorus, potassium, calcium, and magnesium intake), net endogenous acid production (NEAP; using protein and potassium intake), and the animal protein-to-potassium ratio (A:P). We defined NAFLD using ultrasound after excluding secondary steatogenic causes. We used logistic regression models-adjusted for sociodemographic, lifestyle, and metabolic traits-on categorized [quartile (Q)1 to 4] and continuous DAL proxies (allowing for nonlinearity) and NAFLD. RESULTS: We included 3882 participants, of which 1337 had NAFLD. All DAL proxies were higher, meaning more acidic, in individuals with NAFLD (PRAL, -2.9 vs -5.5 mEq/d; NEAP, 37.0 vs 35.1 mEq/d; and A:P, 13.3 vs 12.4; all P < 0.001). The highest Q of DAL proxies was associated with NAFLD independent of sociodemographic and lifestyle confounders, but significance dissipated after correction for metabolic confounders and multiple testing. However, the P value for nonlinearity was significant in all DAL proxies (P < 0.001). Natural cubic splines performed better with than without DAL proxies in the fully adjusted model (all P ≤ 0.038). The highest probability of NAFLD was found for an acidic diet. CONCLUSIONS: This study showed an independent nonlinear association between an acidic diet and NAFLD. Further studies with acid-base biomarkers are needed, but our findings might provide a mechanistic explanation for the harmful association between an animal protein-rich diet and NAFLD.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,304 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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