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Enregistrement W3183615361 · doi:10.18502/ijph.v50i8.6819

Dietary Quality Index and Cardiometabolic Risk Factors among Adult Women

2021· article· en· W3183615361 sur OpenAlexaff
Behzad Zamani, Elnaz Daneshzad, Manije Darooghegi Mofrad, Nazli Namazi, Bagher Larijani, Nick Bellissimo, Leila Azadbakht

Notice bibliographique

RevueIranian Journal of Public Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAnthropometryConfidence intervalBlood pressureLipid profileProspective cohort studyBody mass indexEnvironmental healthInternal medicineCholesterol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The prevalence of cardiovascular disease is dramatically increasing particularly in developing countries. Among the different factors, diet has an important role in the pathogenesis of these diseases. This study aimed to assess the relationship between dietary quality index-international (DQI-I) and cardiovascular risk factors in adult Iranian women. Methods: This was a cross-sectional study of 371 participants, aged 20-50 yr, and recruited from 10 health centers from health centers affiliated with Tehran University of Medical Sciences (TUMS), Tehran, Iran in 2018. Usual dietary intake was evaluated by a validated and reliable 168-items food frequency questionnaire (FFQ). To assess overall quality of diet, the Dietary Quality Index-International (DQI) was used. Anthropometric measurements, blood pressure, and fasting blood of samples were taken to assess biochemical parameters related to cardiovascular disease. Results: The results of linear regression showed that DQI-I score was inversely and directly associated with serum level of total cholesterol (TC) (0.27, confidence interval (CI): 0.13-0.58; P<0.001) and high-density lipoprotein cholesterol (HDL-C) (2.53, CI: 1.42-4.52; P=0.001), respectively. However, there was no significant association between DQI-I and other cardiovascular risk factors. Conclusion: A greater DQI-I score was associated with preferable lipid profile including TC and HDL-C. Future large-scale, prospective cohort or clinical studies are required to confirm these findings.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,428

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,272 · 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 tête enseignante, 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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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