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Enregistrement W3119348353 · doi:10.2147/copd.s273406

Tea Consumption and Risk of Chronic Obstructive Pulmonary Disease in Middle-Aged and Older Singaporean Adults

2021· article· en· W3119348353 sur OpenAlexaff
Tze Pin Ng, Qi Gao, Xinyi Gwee, Denise Q. L. Chua, Wan C. Tan

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of COPD · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTea Polyphenols and Effects
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesBiomedical Research CouncilNational Medical Research CouncilMedical Research Council
Mots-clésMedicinePulmonary diseaseCOPDConsumption (sociology)Internal medicineGerontologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: The anti-oxidant and anti-inflammatory actions of phytochemicals and the smooth muscle relaxant actions of theophylline present in tea may confer pulmonary protection and reduce COPD risk. We investigated tea consumption (black, oolong, or green) association with COPD risks in a population-based cohort study of older adults aged ≥55. Methods: /FVC <0.70) among 4617 participants and 920 participants free of COPD at baseline who were assessed at follow-up 4.5 years later. Results: Prevalent cases of COPD consumed less tea than their non-COPD counterparts. Estimated odds ratio (OR) and 95% confidence intervals (95% CI) of association with prevalent COPD, adjusted for age, sex, ethnicity, housing type, smoking, alcohol, physical activity and BMI declined across tea consumption levels (p-trend=0.048), and was lowest for ≥3 cups/day (OR=0.77, 95% CI=0.61-0.96). The cumulated incidence of COPD declined across tea consumption categories (p-trend=0.012) and the lowest OR of association (OR=0.35, 95% CI=0.17-0.69) with consuming ≥3 cups/day after co-variate adjustment. Conclusion: Different kinds of tea showed similar non-significant trends of associations but appeared to be strongest for green tea. Tea consumption in this Asian population was associated with lowered COPD prevalence and incidence.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,252 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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