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Enregistrement W2998765153 · doi:10.1002/oby.22705

Association of Hot Tea Consumption with Regional Adiposity Measured by Dual‐Energy X‐Ray Absorptiometry in NHANES 2003‐2006

2020· article· en· W2998765153 sur OpenAlexaff
Justin Roberts, Qinran Liu, Chao Cao, Sarah E. Jackson, Xiaoyu Zong, Gretchen A. Meyer, Lin Yang, W. Todd Cade, Xiaobin Zheng, Guillermo F. López Sánchez, Xiaojian Wu, Lee Smith

Notice bibliographique

RevueObesity · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTea Polyphenols and Effects
Établissements canadiensAlberta Health Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDual-energy X-ray absorptiometryDual energyNational Health and Nutrition Examination SurveyAssociation (psychology)Internal medicineEnvironmental healthPsychologyPopulationBone mineral

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: This study aimed to investigate the potential antiobesity benefits of hot tea consumption at the population level. METHODS: Using data from the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) 2003-2006, the association between hot tea consumption and dual-energy x-ray-measured body fat was examined in a large representative sample of US adults (n = 5,681, 51.9% women). RESULTS: Compared with non-tea drinkers, men who consumed 0.25 to 1 cup per day of hot tea had 1.5% (95% CI: 0.4% to 2.6%) and 1.7% (95% CI: 0.4% to 3.0%) less total and trunk body fat, respectively. The associations were stronger among men 45 to 69 years old compared with younger men (20-44 years). For men who consumed 1 or more cups per day of hot tea, lower total (-1.2%, 95% CI: -2.3% to -0.2%) and trunk body fat (-1.3%, 95% CI: -2.6 to -0.1%) was observed among men 45 to 69 years old only. In women, those who drank 1 or more cups per day had 1.5% lower (95% CI: -2.7% to -0.3%) trunk body fat compared with non-tea drinkers. CONCLUSIONS: Consumption of hot tea might be considered as part of a healthy diet in order to support parameters associated with metabolic health and may be particularly important in older male age groups in supporting reduced central adiposity.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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