Cross-sectional analysis of the health profile and dietary intake of a sample of Canadian adults diagnosed with non-alcoholic fatty liver disease
Notice bibliographique
Résumé
Background: Dietary intake is an important factor in the development and management of non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD); however, optimal dietary composition remains unclear. Moreover, there is minimal evidence on the relationship between dietary intake and markers of liver health in Canadian adults diagnosed with NAFLD. Objective: The aim of this study is to characterize the dietary intake of a sample of Canadian adults diagnosed with NAFLD and examine the correlations with markers of liver health. Design: Forty-two adults recruited from the community and hepatology clinics in Calgary, Canada from 2016 to 2019 completed a 3-day food record. Anthropometrics, blood biomarkers, liver stiffness (FibroScan), and liver fat (magnetic resonance imaging) were measured. Nutrient intake was compared with the data from the 2004 and 2015 Canadian Community Health Surveys. Relationships were assessed using Pearson’s correlation and regression analysis. Results: Relative to Canadian dietary recommendations, participants consumed lower magnesium, fiber, calcium, vitamin D, and vitamin E, and higher cholesterol, saturated fat, total fat, fructose, iron, vitamin B12, selenium, phosphorus, and sodium. Compared with the national average, participants consumed more energy, fiber, sodium, total fat, and saturated fat. Systolic blood pressure (P = 0.012), serum α-2 macroglobulin (P = 0.008), carbohydrate (P = 0.022), total fat (P = 0.029), and saturated fat intakes (P = 0.029) were associated with FibroScan scores. Liver fat was correlated with serum triglycerides (P < 0.001), trunk fat (P = 0.029), added sugar (P = 0.042), phosphorus (P = 0.017), and magnesium intake (P = 0.013). In females, selenium intake was associated with liver fat (P = 0.015) and FibroScan score (P = 0.05), while in males, liver fat was associated with trunk fat (P = 0.004), body weight (P = 0.004), high-density lipoprotein (P < 0.001), and fructose intake (P = 0.037). Regression analysis showed that increasing magnesium intake corresponds to a decrease in liver fat. Conclusion: Despite the higher energy intake of participants, overall nutrient intake is low, suggesting lower diet quality. Associations between select micronutrients and liver health markers warrant further investigation.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».