Dietary intakes of flavonoids and carotenoids and the risk of developing an unhealthy metabolic phenotype
Notice bibliographique
Résumé
This study was designed to investigate prospective associations between dietary habitual intakes of flavonoids and carotenoids and the development of an unhealthy metabolic phenotype. In this study 1114 adults, who had a healthy metabolic phenotype in the third examination cycle (2005-2008) participated. Dietary intakes of flavonoids and carotenoids were estimated using valid food frequency questionnaires evaluated during the study. Joint Scientific Statement criteria were used to define a metabolic unhealthy phenotype as meeting at least two criteria. During a median follow-up of 5.4 years, one standard deviation increase in total flavonoids reduced the risk of developing an unhealthy phenotype by 50% (95% CIs: 0.42-0.59), and inverse associations were observed for individual classes except anthocyanins, being the strongest for flavan-3-ols. Among carotenoid classes, a significant inverse association was only observed between lutein + zeaxanthin (HRs: 0.87, 95% CIs: 0.77-0.98) and the occurrence of an unhealthy phenotype. When data were stratified by baseline BMI, total flavonoids and individual classes of flavan-3-ols, flavonols, and flavones among both normal weight and overweight/obese individuals, isoflavones in those with excess weight and anthocyanins in normal weight individuals were inversely associated with the development of an unhealthy phenotype. Total carotenoids, β-carotene and lutein + zeaxanthin were significantly associated with the lower likelihood of the occurrence of an unhealthy phenotype, only among normal weight individuals. Higher intakes of flavonoids and their individual classes may contribute to the lower risk of a metabolic unhealthy phenotype in both normal weight and overweight/obese adults. Flavonoids may have more favorable metabolic health effects than carotenoids.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».