Abstract P152: Joint Association of Sugar- and Artificially-Sweetened Beverage Consumption and Physical Activity and Risk of Type 2 Diabetes in US Adults
Notice bibliographique
Résumé
Background: Consumption of sugar-sweetened beverages (SSBs) or artificially sweetened beverages (ASBs) and physical activity are independently associated with type 2 diabetes (T2D) risk; however, it is unknown whether there is an interaction of SSB/ASB intake and physical activity on risk of T2D. Methods: We examined the independent and joint associations between habitual SSB/ASB intake and physical activity with incident T2D risk among 196,101 women and men from the Nurses’ Health Study (NHS, 1980-2016), NHSII (1991-2017), and Health Professional’s Follow-up Study (HPFS, 1986-2016), who were free from chronic diseases at baseline. Cox proportional hazards regressions were used to estimate hazard ratios and 95% confidence intervals (HR; CI), adjusting for demographic and lifestyle T2D risk factors. Results: There were 20,430 incident T2D cases over follow-up of 36, 26, and 30 years in NHS, NHSII, and HPFS, respectively. In multivariable-adjusted models, we confirmed that participants with higher SSBs, ASBs and lower physical activity were independently at higher T2D risk, compared to lower intakes and higher activity levels. In joint analyses for these exposures, participants who did not meet physical activity guidelines and consumed gt 2 servings/day of SSBs had a significantly higher risk of T2D than those who met physical activity guidelines and never/rarely consumed SSBs (1.51; 1.43, 1.60); we observed similar findings for ASBs: 1.29; 1.23, 1.36). Among participants who met physical activity guidelines, those who consumed gt 2 servings/day of SSBs had a HR of 1.23 (1.16, 1.30); the HR for ASBs was 1.07 (1.02, 1.13). Consistent results were observed for women and men. Conclusions: Long-term habitual intake of SSBs or ASBs combined with lower physical activity was associated with higher risk of T2D in three large prospective cohort studies. These findings suggest that even when individuals are physically active, higher consumption of SSBs is associated with a higher risk of T2D. Our results support recommendations and policies to limit the intake of SSB and increase physical activity levels.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».