A Greater Flavonoid Intake Is Associated with Lower Total and Cause-Specific Mortality: A Meta-Analysis of Cohort Studies
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The links between flavonoid intake and mortality were previously evaluated in epidemiological studies. The aim of the present study was to perform a systematic review and meta-analysis of cohort studies evaluating the link of flavonoid consumption with total and cause-specific mortality. Methods: Prospective cohort studies reporting flavonoid intake and mortality data published up to 30th April 2019 (without language restriction) were searched using PubMed, Scopus and EMBASE database. Generic inverse variance methods and random effects models were used to synthesize pooled and quantitative data. Sensitivity analysis was also performed by a leave-one-out method. Results: Overall, 16 articles met the inclusion criteria (nine studies were performed in Europe, five in the USA, one in Asia and one in Oceania); a total of 462,194 participants (all adults aged >19 years) with 23,473 mortality cases were included in the final analysis. The duration of follow-up ranged from 4.8 to 28 years. Most of the studies assessed flavonoid intake using food frequency questionnaires, whereas four studies used interviews and 1 study used 4-day food records. The meta-analysis showed that flavonoid consumption was inversely and significantly associated with total (relative risk (RR): 0.87, 95% confidence interval (CI) = 0.77–0.99) and cardiovascular disease mortality risk (RR: 0.85, 95%CI = 0.75–0.97), but not cancer (0.86, 95%CI = 0.65–1.14) mortality risk. These findings remained robust in sensitivity analyses. Conclusions: The present findings highlight the potential protective role of flavonoids against total and cause-specific mortality. These results support the recommendations for flavonoid-rich foods intake to prevent chronic diseases.
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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 | 0,020 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,047 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».