Associations between Plant-Based Food Intake and COVID-19 Outcomes: A Study Protocol
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Coronavirus disease 2019 (COVID-19) left a lasting impact on the world where it not only had serious implications to the healthcare system, but also on individuals at a higher risk for other illnesses. In an effort to protect themselves from experiencing severe symptoms of COVID-19, other alternatives to alleviate the risk of the viral infection are being investigated. As documented in previous research, adopting a plant-based diet improves immunity against viruses. Hence, this study aims to investigate the associations between plant-based diets and the effects of COVID-19. Methods: This is a cross-sectional study of 500 adults between the ages of 18 and 65 who have tested positive for COVID-19 in 2022. Participants are to fill out food-frequency and COVID-19 questionnaires. To detect significance, an ANOVA is to be used to compare the dietary patterns in each COVID-19 severity group (ASYMP, MILD, MOD, SEV, CRI). Results: Expectedly, participants with the highest alongside most frequent intake of plant-based foods and seafood exhibit mild COVID-19 symptoms based on related studies. Whereas participants with the lowest intake of plant-based foods are expected to display symptoms corresponding to the critical and severe COVID-19 groups. Discussion: Foods derived from plants are rich in vitamins and minerals that function as anti-inflammatories and boost immunity against COVID-19. Plant-based diets are comprised of low-fat, low-sodium foods, resulting in lower BMIs and risk of comorbidities like heart disease which further reduces the risk of severe COVID-19. Conclusion: Considering this, a plant-based diet can be proposed as a lifestyle change that may aid in managing COVID-19. Through this protocol, the direct association between diet and COVID-19 will highlight the importance of nutrition for immunity as other infectious diseases continue to emerge.
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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 | 0,014 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,046 | 0,011 |
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 ».