Adherence to Mediterranean diet in liver transplant recipients: a cross-sectional multicenter study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Seeing the importance of healthy diet after liver transplant (LT), our study aimed to evaluate the adherence to Mediterranean diet (MD) in a large population of LT recipients. METHODS: The present multicenter study was developed in clinically stable, liver transplanted patients, from June to September 2021. Patients completed a survey about adherence to MD, Quality of Life (QoL), sport, and employment. To analyze the correlations, we computed Pearson's coefficients; while to compare subgroups, independent samples t-tests and ANOVAs. We used a multivariable logistic regression analysis to find the predictors of impaired adherence to MD. RESULTS: The questionnaire was administered to 511 patients. They were males in 71% of cases with a mean age of 63.1 years (SD±10.8). LT recipients coming from central Italy displayed higher adherence to the MD (M=11.10±1.91) than patients from northern (M=9.94±2.28, P<0.001) or southern Italy (M=10.04±2.16, P<0.001). Patients from central Italy showed a significantly higher consumption of fruit, vegetables, legumes, cereals, olive oil, fish and a significantly lower intake of dairy products than patients resident in the other Italian areas. At multivariate analysis, recipients from central Italy were 3.8 times more likely to report adherence to the MD. Patients with a high physical health score were more adherent to MD, as well as patients transplanted at an earlier time. CONCLUSIONS: We demonstrated that place of stay, time from transplant and physical dimension of QoL significantly influences the adherence to MD. Continuous information campaigns about a correct diet and lifestyle would be necessary.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».