Dietary patterns and cardiovascular risk factors in adolescents and young adults: the Northern Ireland Young Hearts Project
Notice bibliographique
Résumé
Dietary pattern (DP) analysis allows examination of the combined effects of nutrients and foods on the markers of CVD. Very few studies have examined these relationships during adolescence or young adulthood. Traditional CVD risk biomarkers were analysed in 12-15-year-olds (n 487; Young Hearts (YH)1) and again in the same individuals at 20-25 years of age (n 487; YH3). Based on 7 d diet histories, in the present study, DP analysis was performed using a posteriori principal component analysis for the YH3 cohort and the a priori Mediterranean Diet Score (MDS) was calculated for both YH1 and YH3 cohorts. In the a posteriori DP analysis, YH3 participants adhering most closely to the 'healthy' DP were found to have lower pulse wave velocity (PWV) and homocysteine concentrations, the 'sweet tooth' DP were found to have increased LDL concentrations, and decreased HDL concentrations, [corrected] the 'drinker/social' DP were found to have lower LDL and homocysteine concentrations, but exhibited a trend towards a higher TAG concentration, and finally the 'Western' DP were found to have elevated homocysteine and HDL concentrations. In the a priori dietary score analysis, YH3 participants adhering most closely to the Mediterranean diet were found to exhibit a trend towards a lower PWV. MDS did not track between YH1 and YH3, and nor was there a longitudinal relationship between the change in the MDS and the change in CVD risk biomarkers. In conclusion, cross-sectional analysis revealed that some associations between DP and CVD risk biomarkers were already evident in the young adult population, namely the association between the healthy DP (and the MDS) and PWV; however, no longitudinal associations were observed between these relatively short time periods.
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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 | 0,000 | 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 ».