Macronutrient intake and physical activity levels in individuals with and without metabolic syndrome: An observational study in an urban population.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We aimed to compare dietary macronutrient intake and physical activity level (PAL) between community-based samples of Iranian adults with metabolic syndrome (MetS+) and without metabolic syndrome (MetS-). METHODS: This cross-sectional study was conducted among 3800 men and women aged 35-65 years. The International Diabetes Federation (IDF) criteria were used to define MetS. A 24-hour recall was used to evaluate dietary intake. The James and Schofield human energy requirements equations were used to calculate PAL and questions were categorized into time spent on activities during work (including housework), during non-work time, and in bed. RESULTS: The mean ± standard deviation (SD)age of the MetS+ and MetS- subjects was, respectively, 48.8 ± 7.8 years (521 men and 1178 women) and 47.6 ± 7.5 years (714 men and 1222 women) (P = 0.930). The mean energy intake was higher in the MetS+ men compared with MetS- men (1977.4 ± 26.6 vs. 1812.7 ± 21.7 Kcal; P < 0.001). Crude and energy-adjusted intake from total fat was lower in MetS+ women compared with MetS- women (both P < 0.010). PALs were lower in MetS+ compared with MetS- participants (P < 0.001). After adjusting for confounders, no significant association was observed between the intake of individual macronutrients and MetS. In contrast, PAL was inversely associated with the incidence of MetS [OR = 0.34 (95% CI: 0.17-0.57); P < 0.001]. CONCLUSION: In the current study, there was an inverse relationship between PAL and the risk of MetS, but no association between individual dietary macronutrients intake and the incidence of MetS.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 ».