Diet-Dependent Acid Load—The Missing Link Between an Animal Protein–Rich Diet and Nonalcoholic Fatty Liver Disease?
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».