Differences in all-cause mortality risk associated with animal and plant dietary protein sources consumption
Notice bibliographique
Résumé
The relationship between protein intake and mortality is still controversial. We prospectively examined the associations of dietary protein sources with all-cause mortality risk in the Isfahan cohort study (ICS). A total of 5431 participants, aged ≥ 35 years, were enrolled in the ICS, in 2001 and followed through 2013. The frequency of protein intakes from different sources was estimated through a validated food frequency questionnaire at baseline. Any new case of death was recorded over the follow-up duration. Hazard ratio (HR)s and 95% confidence interval (CI)s were estimated through Cox proportional hazards regression models. During a median follow-up of 11.3 years, 483 deaths were documented. Higher intakes of plant proteins (HR = 0.64, 95% CI 0.46, 0.91) and animal proteins (HR = 1.52, 95% CI 1.13, 2.05) were associated with a decreased and increased risk of mortality, respectively. Additional adjustment for some mediators did not considerably affect the associations for animal protein (HR = 1.55, 95% CI 1.15, 2.09), whereas led to a tendency towards lower risk for plant protein in the top quintile compared with the bottom one (HR = 0.67, 95% CI 0.48, 0.95; P trend = 0.06). Among specific major sources, higher intakes of nuts and fish were associated with a 27% (95% CI 0.58, 0.93) and 21% (95% CI 0.62, 1.01) lower risk of mortality, respectively. The inverse association between plant protein and mortality risk might be mediated by some metabolic disorders. However, our results suggest an independent positive association for animal protein and all-cause mortality.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».