Eating Timing and Frequency as a Predictor of Hospitalization and/or Mortality From Coronary Artery Disease: The Linked CCHS-DAD-CMDB 2004-2013 Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Coronary artery disease (CAD) is a major overlapping challenge in both clinical and public health realms due to high rates of hospitalization and mortality. Despite nutrition being a key risk factor for CAD, little is known about eating timing and frequency in Canadians or their relation to risk of hospitalization and/or mortality from CAD. Methods: Breakfast consumption, between-meal consumption, eating frequency, and established CAD risk factors were assessed at baseline in 13,328 adults free of cancer and CAD from the 2004 Canadian Community Health Survey, Cycle 2.2, Nutrition Focus and were linked to administrative health databases to determine incidence of hospitalization and/or mortality from CAD in the following 9 years. Multivariable-adjusted hazard ratios with 95% confidence intervals estimated from Cox proportional hazards models were computed to test for associations between eating timing/frequency and hospitalization and/or mortality from CAD (n = 746 cases). Results: Skipping breakfast (12.0% of participants) and engaging in between-meal consumption (90.2%) were common practices, as was eating 4-5 times per day (55.2%). Skipping breakfast, between-meal consumption, and eating more or less than 4-5 times/day were strongly and bi-directionally associated with many sociodemographic, lifestyle, and metabolic risk factors at baseline. No associations were observed between skipping breakfast, between-meal consumption, or eating frequency and risk of hospitalization and/or mortality from CAD. Conclusions: Skipping breakfast, between-meal consumption, and eating frequency were associated with numerous established risk and preventative factors for CAD at baseline but were not directly associated with the risk of hospitalization and/or mortality from CAD in this cohort of Canadian adults.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».