Methyl Donor Nutrient Intake and Incidence of Type 2 Diabetes: Results From Three Large U.S. Cohorts
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We examined whether intake of methyl donor nutrients, including vitamins B2, B6, and B12 and folate, from foods and/or supplements is associated with type 2 diabetes risk. RESEARCH DESIGN AND METHODS: We included 203,644 women and men from the Nurses' Health Study (1984-2016), Nurses' Health Study 2 (1991-2017), and Health Professionals Follow-Up Study (1986-2016). Dietary data were collected every 2-4 years with use of semiquantitative food-frequency questionnaires. Cox proportional hazards models with time-varying covariates were used to evaluate associations between each nutrient and type 2 diabetes risk. We combined cohort-specific hazard ratios (HRs) using inverse variance-weighted fixed-effects meta-analyses. RESULTS: During 4,900,181 person-years of follow-up, we documented 19,475 incident type 2 diabetes cases. In multivariable-adjusted meta-analyses, participants in the highest quintiles of total vitamin B2 and B6 intakes had lower risk of diabetes compared with those in the lowest quintiles (HR 0.93 [95% CI 0.89, 0.98] for B2 and 0.93 [0.89, 0.97] for B6). With stratification by source, significant associations remained for B2 from food but not from supplements. Neither association for B6 from food nor association for B6 from supplements attained significance. No association was observed between total B12 intake and diabetes. However, B12 from food was marginally associated with higher diabetes risk (1.05 [1.00-1.11]) but not after additional adjustment for red meat intake (1.04 [0.99-1.10]). No evidence of association was observed between intakes of folate and diabetes. CONCLUSIONS: The results of our study suggest that higher intake of vitamin B2 and B6, especially B2 from food sources, may be associated with a modestly lower type 2 diabetes risk.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».