[Association between tea drinking and the risk of type 2 diabetes mellitus among rural adults in Deqing County:a prospective cohort study].
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore the associations between tea drinking and the incident risk of type 2 diabetes mellitus(T2 DM). METHODS: A dynamic prospective cohort study among a total of 27 841 diabetes-free permanent adult residents randomly selected from 2, 6 and 7 rural communities between 2006-2008, 2011-2012 and 2013-2014, respectively. Questionnaire survey, physical examination, and laboratory test were carried out among the participants. In 2018, we conducted a follow-up through the electronic health records of residents. Cox regression model were applied to explore the association between tea drinking and the incident risk of T2 DM and estimate the hazard ratio(HR), and its 95%CI. RESULTS: Among the 27 841 rural community residents in Deqing County, there were 10 726(38.53%) were tea drinkers, 8215 of which were green tea drinkers, accounting for 76.59%. Totally 883 new T2 DM incidents were identified until December 31, 2018, and the incidence density was 4.43 per 1000 person years(PYs). The incidence density was 4.07/1000 PYs in those with tea drinking habits and 4.71/1000 PYs in those without tea drinking habits, among which the incidence density was 3.79/1000 PYs in those with green tea drinking habits. After controlling for sex, age, education, farming, smoking, alcohol consumption, dietary preference, body mass index, hypertension, impaired fasting glucose, family history of diabetes, the risk of T2 DM among rural residents with tea drinking habits in Deqing County was 0.79 times higher than that among residents without tea drinking habits(HR=0.79, 95%CI 0.65-0.96), and the risk of T2 DM among residents with green tea drinking habits was 0.72 times higher than that among residents without tea drinking habits(HR=0.72, 95%CI 0.58-0.89). However, no significant associations were found between other kinds of tea and the risk of T2 DM, nor the amount of green tea to drink. CONCLUSION: Drinking green tea may reduce the risk of T2 DM among adult population in rural China.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».