Dietary Patterns and Their Associations with Symptom Levels Among People with Multiple Sclerosis: A Real-World Digital Study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The objective of the study was to investigate long-term food intake patterns and establish possible associations between the inferred dietary habits and levels of reported symptoms among people with multiple sclerosis (MS) in Denmark. METHODS: The present study was designed as a prospective cohort study. Participants were invited to register daily food intake and MS symptoms and were observed during a period of 100 days. Dropout and inclusion probabilities were addressed using generalized linear models. Dietary clusters were identified among 163 participants using hierarchical clustering on principal component scores. Associations between the dietary clusters and the levels of self-assessed MS symptoms were estimated using inverse probability weighting. Furthermore, the effect of a person's position on the first and second principal dietary component axis on symptom burden was investigated. RESULTS: Three dietary clusters were identified: a Western dietary cluster, a plant-rich dietary cluster and a varied dietary cluster. Analyses further indicated a vegetables-fish-fruit-whole grain axis and a red-meat-processed-meat axis. The plant-rich dietary cluster showed reduction in symptom burden in nine pre-defined MS symptoms compared to the Western dietary cluster (between 19 and 90% reduction). This reduction was significant for pain and bladder dysfunction as well as across all nine symptoms (pooled p value = 0.012). Related to the two dietary axes, high intake of vegetables resulted in 32-74% reduction in symptom burden compared to low levels of vegetable intake. Across symptoms, this was significant (pooled p value = 0.015), also regarding walking difficulty and fatigue. CONCLUSIONS: Three dietary clusters were identified. Compared to levels of self-assessed MS-related symptoms, and adjusted for potential confounders, the results suggested less symptom burden with increased intake of vegetables. Although the research design limits the possibilities of establishing causal inference, the results indicate that general guidelines for healthy diet may be relevant as a tool in coping with MS symptoms.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».