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Enregistrement W4388420100 · doi:10.1161/circ.148.suppl_1.15604

Abstract 15604: Dietary Patterns, Blood Pressure and Proteinuria in a West African Chronic Kidney Disease Population

2023· article· en· W4388420100 sur OpenAlexaff
Edward Kwakyi, Runqi Zhao, Ifeoma Ulasi, Rulan S. Parekh, Fatiu A. Arogundade, Dwomoa Adu, Adaobi Solarin, Yemi Raheem Raji, Manmak Mamven, Diane C. Mitchell, Sushrut S. Waikar, Akinlolu Ojo, Rasheed Gbadegesin, Ernestina Eduful, Titilayo O. Ilori

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensWomen's College Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineProteinuriaAlbuminuriaKidney diseaseBlood pressureConfidence intervalPopulationQuartileInternal medicineCohortUrineUrinalysisPhysiologyEndocrinologyEnvironmental healthKidney

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: There is little known about the impact of dietary patterns on blood pressure (BP) in West Africa. Our study describes associations of dietary patterns with BP and albuminuria and is the first study to do so in a well-phenotyped West African CKD cohort. Research question: What are the associations of dietary patterns with BP and proteinuria in West African CKD patients? Methods: We performed a cross-sectional analysis of participants from the Diet, Apolipoprotein L1, and CKD study; an ancillary study under the H3 Africa Network. We analyzed 24-hour dietary recalls in 583 participants. Dietary patterns were derived via principal component analysis, and the first 3 principal components with eigenvalues > 1 were selected. We measured proteinuria using 24-hour urine samples. Mixed effect linear regression models were used to estimate the β coefficient and 95% confidence interval for the quartiles of the dietary patterns with BP and proteinuria after adjusting for covariates. Results: The mean age was 49±17 years with 51% males and the mean eGFR (2009 CKD-Epidemiology collaboration formula) was 68±39 mL/min/1.73m 2 . The median 24-hour urine protein was 0.31g (IQR=0.13-1.07). We identified the Dried fish, Oils and vegetables; Poultry and Cereal; and the Fruit and Cereal dietary patterns . Compared to Q1 (lowest consumption), higher quartiles of intake of the Poultry and Cereal dietary pattern were associated with lower systolic BP (SBP) and diastolic (DBP). Higher consumption of the Poultry and Cereal dietary pattern was associated with lower 24hr urine protein, with a significant p for trend (p=0.05). Compared to Q1, Q4 of this pattern was associated with reduced odds of proteinuria ( Table 1 ). Conclusions: Consuming a Poultry and Cereal dietary pattern may be beneficial for BP and proteinuria in West African CKD patients.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,243 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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