Dietary Inflammatory Index in relation to Type 2 Diabetes: A Meta‐Analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aims . Epidemiologic studies show a strong association between chronic inflammation and type 2 diabetes (T2D). Diet may also affect the risk of T2D by modulating inflammation. This meta‐analysis aimed to assess the relation of dietary inflammatory index (DII) and risk of T2D. Methods . PubMed and Scopus were systematically searched from their inception to September 2020 to identify relevant studies. Relative risks, hazard ratios, or odds ratios (OR), with their corresponding 95% confidence intervals (95% CI), were calculated and pooled using a random‐effects model. Results . A total of 48 different studies, with a total sample size of 1,687,424 participants, were eligible to be included in this meta‐analysis. In the overall analysis, no significant association was observed between DII and risk of T2D (OR = 1.03, 95% CI: 0.91 to 1.15), with significant evidence for heterogeneity ( I 2 = 96.5%, P < 0.001); however, higher DII was identified as being significantly related to increased risk of T2D in high quality studies (OR = 1.58, 95% CI: 1.15 to 2.17). In the stratified analysis by the dietary assessment tool, background disease, and sex of participants, DII showed no significant association with T2D. Conclusions . Higher DII might be associated with an increased risk of T2D. Additional well‐designed studies are required to confirm this finding.
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.
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 | 0,004 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| 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 | 0,002 |
| 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 découle