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Enregistrement W4289341682 · doi:10.1017/s0007114522002252

Low dietary sodium potentially mediates COVID-19 prevention associated with whole-food plant-based diets

2022· review· en· W4289341682 sur OpenAlexaff
Ronald B. Brown

Notice bibliographique

RevueBritish Journal Of Nutrition · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOmnivoreFood scienceDiabetes mellitusMedicineObesityCoronavirus disease 2019 (COVID-19)BiologyPhysiologyDiseaseInternal medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Compared with an omnivorous Western diet, plant-based diets containing mostly fruits, vegetables, grains, legumes, nuts and seeds, with restricted amounts of foods of animal origin, are associated with reduced risk and severity of COVID-19. Additionally, inflammatory immune responses and severe acute respiratory symptoms of COVID-19, including pulmonary oedema, shortness of breath, fever and nasopharyngeal infections, are associated with Na toxicity from excessive dietary Na. High dietary Na is also associated with increased risks of diseases and conditions that are co-morbid with COVID-19, including chronic kidney disease, hypertension, stroke, diabetes and obesity. This article presents evidence that low dietary Na potentially mediates the association of plant-based diets with COVID-19 prevention. Processed meats and poultry injected with sodium chloride contribute considerable amounts of dietary Na in the Western diet, and the avoidance or reduction of these and other processed foods in whole-food plant-based (WFPB) diets could help lower overall dietary Na intake. Moreover, high amounts of K in plant-based diets increase urinary Na excretion, and preagricultural diets high in plant-based foods were estimated to contain much lower ratios of dietary Na to K compared with modern diets. Further research should investigate low Na in WFPB diets for protection against COVID-19 and co-morbid conditions.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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