Association between the prevalence of metabolic syndrome and coffee consumption among Korean adults: results from the Health Examinees study
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to evaluate the association between the frequency and quantity of coffee consumption and metabolic syndrome (MetS) in the Health Examinees study. A total of 130 420 participants (43 682 men and 86 738 women) were included in our study. Coffee consumption was categorized into 5 categories (0, <1, 1, 2–3, and ≥4 cups/day). We calculated odds ratios (ORs) and 95% confidence intervalS (CIs) using multivariate logistic regression. In this study population, the prevalence of MetS was 12 701 (29.1%) in men and 21 338 (24.6%) in women. High coffee consumption (≥4 cups/day) was associated with a lower prevalence of MetS compared with non-coffee consumers (OR = 0.79, 95% CI = 0.70–0.90, p for trend <0.0001 in men; OR = 0.70, 95% CI = 0.62–0.78, p for trend <0.0001 in women). The multivariable-adjusted ORs for high fasting glucose decreased with increasing levels of coffee consumption in men (OR = 0.60, 95% CI = 0.54–0.67, p for trend <0.0001) and women (OR = 0.70, 95% CI = 0.63–0.79, p for trend <0.0001). For women, the multivariable-adjusted ORs for hypertriglyceridemia (OR = 0.84, 95% CI = 0.75–0.93, p for trend = 0.0007) decreased with increasing levels of coffee consumption. We found that coffee consumption was inversely associated with the prevalence of metabolic syndrome among Korean men and women. Our study warrants further prospective cohort studies.
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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 | 0,001 | 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 ».