Diets including Animal Food Are Associated with Gastroesophageal Reflux Disease
Notice bibliographique
Résumé
Gastroesophageal reflux disease (GERD) is a clinical condition with a prevalence of up to 25% in Western countries. Typical GERD symptoms include heartburn and retrosternal regurgitation. Lifestyle modifications, including diet, are considered a first-line therapeutic approach. To evaluate the impact of life habits on GERD in this cross-sectional study, we used data collected through an online survey from 1146 participants. GERD was defined according to the Montreal Consensus. For all participants, clinical and lifestyle characteristics were recorded. Overall, 723 participants (63.1%) consumed a diet including animal food (non-vegans), and 423 participants (36.9%) were vegans. The prevalence of GERD was 11% (CI 95%, 9–14%) in non-vegans and 6% (CI 95%, 4–8%) in vegans. In the multivariate analysis, after adjusting for confounding factors, subjects on a non-vegan diet were associated with a two-fold increase in the prevalence of GERD compared to vegans (OR = 1.96, CI 95%, 1.22–3.17, p = 0.006). BMI and smoking habits were also significantly associated with GERD. This study shows that an animal food-based diet (meat, fish, poultry, dairy, and eggs) is associated with an increased risk of GERD compared to a vegan diet. These findings might inform the lifestyle management of patients with GERD-related 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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».