Association between Dietary Inflammatory Index Scores and Diabetes Sensorimotor Polyneuropathy in Patients with Type 2 Diabetes Mellitus: A Case-Control Study
Notice bibliographique
Résumé
Background. Diabetes sensorimotor polyneuropathy (DSPN) is a common complication of diabetes. Diet has been previously related to DSPN. However, no studies have investigated the relationship between the inflammatory potential of the whole diet and DSPN. So, we aimed to examine the association between dietary inflammatory index (DII) and DSPN in Iranian adults. Methods. A total of 185 subjects with DSPN and 185 sex- and age-matched controls were selected in this case-control study. A 168-item validated food frequency questionnaire (FFQ) was used to assay dietary intakes. DII was calculated based on the developed formula. The Toronto clinical neuropathy score was applied to define DSPN. Binary logistic regression was used to estimate the odds ratios (ORs) and 95% confidence intervals (95% CIs) of DII in relation to DSPN. Results. Mean values of age and BMI for all the participants were reported as 50.79 and 28.60, respectively. Also, the median (IQR) of DII for all the participants was estimated as −0.091 (−0.93, 1.07). Our findings suggest that participants in the highest quartile of the DII had higher odds of DSPN (OR = 1.76; 95% CI: 1.03, 3.36) ( p -trend = 0.01) compared to subjects in the lowest quartile of DII scores after adjustment for age and sex. Additionally, a strong association was observed after adjusting for energy intake, physical activity, education, smoking status, economic status, marital status, job, BMI, and WC in model 2 (OR = 2.23, 95% CI = 1.13–4.39) ( p -trend = 0.0048). Conclusion. Higher DII score was associated with an increased risk of DSPN. Therefore, it is possible that a diet rich in anti-inflammatory nutrients and foods could improve and prevent DSPN.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».