Greater adherence to the 2019 Canada’s Food Guide recommendations on healthy food choices reduces the risk of cardiovascular disease in adults: a prospective analysis of UK Biobank data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Canada's Food Guide (CFG) was profoundly revised in 2019, but the extent to which adherence to recommendations on healthy food choices reduces the risk of cardiovascular disease (CVD) is unknown. OBJECTIVES: The aim of this study was to examine how greater adherence to the 2019 CFG's recommendations on healthy food choices influences the risk of incident CVD. METHODS: Participants were a sample of adults without history of CVD, diabetes, or cancer from the UK Biobank prospective cohort study. Usual dietary intakes were estimated by modeling data from repeated Web-based 24-h dietary recalls using the National Cancer Institute multivariate method. Adherence to key CFG recommendations on healthy food choices was assessed using the Healthy Eating Food Index (HEFI)-2019, which has a maximum of 80 points. The CVD outcome was a composite of fatal and nonfatal myocardial infarction and ischemic stroke. Cox regression models adjusted via inverse probability weighting were used to estimate CVD risks. Counterfactual models were used to interpret risks of hypothetical changes in the HEFI-2019 score. RESULTS: A total of 136,698 participants met the eligibility criteria (55% females; mean age: 57.2 y; range: 40-75 y). During the 11-y follow-up, there were 2843 cases of incident CVD. Compared with no change in the HEFI-2019 score, increasing the HEFI-2019 score of all participants to the 90th percentile of the score distribution (58.1 points) hypothetically reduced the risk of CVD by 24% (RR: 0.76; 95% CI: 0.58, 0.94; absolute risk difference: -0.58%). CONCLUSIONS: These results suggest that greater adherence to the 2019 CFG recommendations on healthy food choices reduces the 11-y risk of CVD in middle-aged and older adults.
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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 | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».