An overview and update on the epidemiology of flavonoid intake and cardiovascular disease risk
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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.
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 ».