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Enregistrement W4362622772 · doi:10.3389/fnut.2023.1098883

Diet-related inflammation increases the odds of multiple sclerosis: Results from a large population-based prevalent case-control study in Jordan

2023· article· en· W4362622772 sur OpenAlexaff
Omar A. Alhaj, Khaled Trabelsi, Abdallah M. Younes, Nitin Shivappa, Nicola Luigi Bragazzi, James R. Hébert, Haitham Jahrami

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Nutrition · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineQuartileMultiple sclerosisBody mass indexOdds ratioDemographyLogistic regressionOddsCase-control studyInternal medicineImmunologyConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Multiple sclerosis, a chronic inflammatory disease in young and middle-aged adults, is one of the leading causes of non-traumatic disability in adults. Diet is known to have an important role in the modulating inflammatory processes and influencing molecular pathways. Purpose This study aims to examine the association of the inflammatory capacity of diet measured by DII with MS in Jordan. Methods This prevalent case-control study included participants of both sexes, aged between 20 and 60 years. The cases ( n = 541) had a confirmed diagnosis of prevalent Multiple Sclerosis (MS) in the previous 3 years, and controls ( n = 607) were apparently healthy individuals matched on sex and age (42 ± 4 years). A validated Arabic food frequency questionnaire (FFQ) was utilized to obtain estimated dietary intake. Dietary data from the FFQ were analyzed using ESHA’s Food Processor ® nutrition analysis software, and the results were used to calculate the DII scores. Logistic regression analyses, controlling for covariates such as age, sex, body mass index, and smoking status, were used to measure the association between DII score and MS outcomes. Results Cases represent a mixed sample of MS phenotypes and controls were comparable on age and sex. However, controls tended to be taller, lighter, had a lower BMI, and had a lower smoking rate. After controlling for age, BMI, sex, and smoking status, there was a consistent increase in MS risk according to DII score, with a 10-fold increase in odds in quartile 4 vs. quartile 1 [OR quartile 4vs1 = 10.17 (95% CI: 6.88; 15.04)]. For each point increase in DII score, there was nearly a doubling of odds [OR 1 = 1.75 (95% CI: 1.59; 1.92)]. Individual nutrients and food values aligned according to their contribution to the DII score calculations. Conclusion The findings of this study, obtained in MS patients with varied illness duration over the previous 3 years, are consistent with an association between the overall inflammatory potential of diet and MS odds. Our findings among MS participants showed a significantly more pro-inflammatory DII scores than age- and sex-matched controls. Our results also suggest that MS group had a diet rich in pro-inflammatory foods and nutrients.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,136
Score d'incertitude au seuil0,955

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,251 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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