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Enregistrement W4366447449 · doi:10.1136/bmj-2022-073406

Beverage consumption and mortality among adults with type 2 diabetes: prospective cohort study

2023· article· en· W4366447449 sur OpenAlexaff
Le Ma, Yang Hu, Derrick Johnston Alperet, Gang Liu, Vasanti Malik, JoAnn E. Manson, Eric B. Rimm, Frank B. Hu, Qi Sun

Notice bibliographique

RevueBMJ · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesFoundation for the National Institutes of Health
Mots-clésType 2 diabetesProspective cohort studyConsumption (sociology)MedicineDiabetes mellitusCohort studyCohortGerontologyEnvironmental healthInternal medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To investigate the intake of specific types of beverages in relation to mortality and cardiovascular disease (CVD) outcomes among adults with type 2 diabetes. DESIGN: Prospective cohort study. SETTING: Health professionals in the United States. PARTICIPANTS: 15 486 men and women with a diagnosis of type 2 diabetes at baseline and during follow-up (Nurses' Health Study: 1980-2018; and Health Professionals Follow-Up Study: 1986-2018). Beverage consumption was assessed using a validated food frequency questionnaire and updated every two to four years. MAIN OUTCOME MEASURES: The main outcome was all cause mortality. Secondary outcomes were CVD incidence and mortality. RESULTS: During an average of 18.5 years of follow-up, 3447 (22.3%) participants with incident CVD and 7638 (49.3%) deaths were documented. After multivariable adjustment, when comparing the categories of lowest intake of beverages with the highest intake, the pooled hazard ratios for all cause mortality were 1.20 (95% confidence interval 1.04 to 1.37) for sugar sweetened beverages (SSBs), 0.96 (0.86 to 1.07) for artificially sweetened beverages (ASBs), 0.98 (0.90 to 1.06) for fruit juice, 0.74 (0.63 to 0.86) for coffee, 0.79 (0.71 to 0.89) for tea, 0.77 (0.70 to 0.85) for plain water, 0.88 (0.80 to 0.96) for low fat milk, and 1.20 (0.99 to 1.44) for full fat milk. Similar associations were observed between the individual beverages and CVD incidence and mortality. In particular, SSB intake was associated with a higher risk of incident CVD (hazard ratio 1.25, 95% confidence interval 1.03 to 1.51) and CVD mortality (1.29, 1.02 to 1.63), whereas significant inverse associations were observed between intake of coffee and low fat milk and CVD incidence. Additionally, compared with those who did not change their consumption of coffee in the period after a diabetes diagnosis, a lower all cause mortality was observed in those who increased their consumption of coffee. A similar pattern of association with all cause mortality was also observed for tea, and low fat milk. Replacing SSBs with ABSs was significantly associated with lower all cause mortality and CVD mortality, and replacing SSBs, ASBs, fruit juice, or full fat milk with coffee, tea, or plain water was consistently associated with lower all cause mortality. CONCLUSIONS: Individual beverages showed divergent associations with all cause mortality and CVD outcomes among adults with type 2 diabetes. Higher intake of SSBs was associated with higher all cause mortality and CVD incidence and mortality, whereas intakes of coffee, tea, plain water, and low fat milk were inversely associated with all cause mortality. These findings emphasize the potential role of healthy choices of beverages in managing the risk of CVD and premature death overall in adults with type 2 diabetes.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,205

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,288 · 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

Citations96
Publié2023
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Résumé présentoui

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