Egg consumption associated with all-cause mortality in rural China: a 14-year follow-up study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Dietary recommendations regarding egg intake remain controversial topic for public health. We hypothesized that there was a positive association between egg consumption and all-cause mortality. METHODS: To test this hypothesis, we enrolled 9885 adults from a community-based cohort in Anhui Province, China during 2003-05. Egg consumption was assessed by food questionnaire. Stratified analyses were performed for age, sex, body mass index (BMI), blood pressure, smoking, drinking and laboratory tests. RESULTS: After an average follow-up of 14.1 years, 9444 participants were included for analysis. A total of 814 deaths were recorded. Participants' BMI and lipid profile had no significantly difference between three egg consumption groups. BMI was 21.6±2.7 of the whole population, especially BMI>24 was only 17.3%. A bivariate association of egg consumption >6/week with increased all-cause mortality was observed compared with ≤6/week (RR: 1.35, 95% CI: 1.05, 1.73, P = 0.018). A significant interaction was observed for BMI ≥ 21.2 kg/m2 vs. BMI<21.2 kg/m2 (P for interaction: 0.001). No other significant interactions were found. CONCLUSIONS: In this study, consuming >6 eggs/week increased risk of all-cause mortality, even among lean participants, especially who with BMI ≥ 21.2 kg/m2. Eggs are an easily accessible and constitute an affordable food source in underdeveloped regions. Consuming <6 eggs/week may be the most suitable intake mode.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».