MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3046096292 · doi:10.1039/d0fo01118e

An overview and update on the epidemiology of flavonoid intake and cardiovascular disease risk

2020· review· en· W3046096292 sur OpenAlexafffund
Benjamin H. Parmenter, Kevin D. Croft, Jonathan M. Hodgson, Frederik Dalgaard, Catherine P. Bondonno, Joshua R. Lewis, Aedín Cassidy, Augustin Scalbert, Nicola P. Bondonno

Notice bibliographique

RevueFood & Function · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhytochemicals and Antioxidant Activities
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilNational Health and Medical Research CouncilQueen's UniversityWorld Health OrganizationNational Heart Foundation of AustraliaQueen's University BelfastAustralian Government
Mots-clésFlavonoidDiseaseEpidemiologyMedicineProspective cohort studyEnvironmental healthCohort studyNutritional epidemiologyInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is an accumulating body of literature reporting on dietary flavonoid intake and the risk of cardiovascular disease (CVD) in prospective cohort studies. This makes apparent the need for an overview and update on the current state of the science. To date, at least 27 prospective cohorts (in 44 publications) have evaluated the association between estimated habitual flavonoid intake and CVD risk. At this time, the totality of evidence suggests long-term consumption of flavonoid-rich foods may be associated with a lower risk of fatal and non-fatal ischemic heart disease (IHD), cerebrovascular disease, and total CVD; disease outcomes which are principally, though not exclusively, composed of cases of atherosclerotic CVD (ASCVD). To date, few studies have investigated outcome specific ASCVD, such as peripheral artery disease (PAD) or ischemic stroke. Of the flavonoid subclasses investigated, evidence more often implicates diets rich in anthocyanins, flavan-3-ols, and flavonols in lowering the risk of CVD. Although inferences are restricted by confounding and other inherent limitations of observational studies, causality appears possible based on biological plausibility, temporality, and the relative consistency of the reported associations. However, whether the associations observed represent a benefit of the isolated bioactives per se, or are a signal of the bioactives acting in concert with the co-occurring nutrient matrix within flavonoid-bearing foods, are issues of consideration. Thus, the simple interpretation, and the one most relevant for dietary advice, is that consumption of flavonoid-rich foods or diets higher in flavonoids, appear nutritionally beneficial in the prevention of CVD.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,218 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations110
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFood & FunctionMême sujetPhytochemicals and Antioxidant ActivitiesTravaux en français237 207