The relationship between fruit and vegetable intake with functional dyspepsia in adults
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The association of fruit and vegetables with functional dyspepsia (FD) has been less studied, especially in Middle Eastern populations. This study investigated the relationship between fruit and vegetable consumption with FD and its related symptoms among a large group of Iranian adults. METHODS AND MATERIALS: This cross-sectional research was conducted on 3362 middle-age participants. Usual dietary intakes, including fruit and vegetable intake, during the last year were assessed using a validated 106-item dish-based food frequency questionnaire (FFQ). A modified Persian version of the Rome III questionnaire was used for assessment of FD. RESULTS: The prevalence of FD among study participants was 14.5%. After adjustment for confounders, the highest energy-adjusted tertile of fruit consumption was related to 32% lower risk of FD, compared to the lowest intake (OR = 0.68, 95% CI:0.51-0.90). Fruit consumption was also significantly related to lower risk of early satiation (OR = 0.67, 95% CI:0.54-0.85) and post-prandial fullness (OR = 0.75, 95% CI:0.61-0.92). Vegetable consumption was not related to the risk of FD in all models. Men who were in the third tertile of fruit and the third tertile vegetable consumption had lower risk of FD compared to the first tertile; but, in women, just fruit consumption was related to the reduced risk of FD, after adjustment for all confounders. CONCLUSION: We found an inverse association between fruit intake and dyspepsia symptoms. In addition, high consumption of fruit was related to lower odds of early satiation and post-prandial fullness. Higher intake of vegetables was associated with lower risk of FD, only in men.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».