MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4393141769 · doi:10.1101/2024.03.24.24304597

Relevance of Mediterranean diet as a nutritional strategy in diminishing COVID-19 risk: A systematic review

2024· review· en· W4393141769 sur OpenAlexaboutno aff
Ceria Halim, Miranda Howen, Athirah Amirah Nabilah binti Fitrisubroto, Timotius Pratama, Indah Ramadhani Harahap, Lacman Jaya Ganesh, Andre Marolop Pangihutan Siahaan

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMediterranean dietObservational studySystematic reviewMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Inclusion and exclusion criteriaMeta-analysisMEDLINEPopulationSample size determinationDemographyEnvironmental healthInternal medicineAlternative medicineBiologyPathologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Mediterranean Diet has been reported to possess immunomodulatory and anti-inflammatory properties. These properties are closely associated with the immunopathogenesis of COVID-19. Objective The present systematic review aimed to determine the association between Mediterranean Diet and COVID-19, COVID-19 symptoms, and COVID-19 severity. Methods The protocol for this systematic review was registered in International Prospective Register of Systematic Reviews (PROSPERO) with identification number CRD42023451794. The literature search was conducted through Pubmed, Proquest, and Google Scholar on August 2023. The inclusion criteria were studies with a population of human subjects, reported the association between Mediterranean diet adherence with risk of COVID-19 infection, COVID-19 symptoms, or COVID-19 severity, and full text must be available in English. The exclusion criteria were reviews, editorials, letters, replies, systematic reviews, meta-analyses, studies on animals, and duplicates. Risk of bias in included studies was assessed using Newcastle Ottawa Scale (NOS). Data was synthesized narratively. Each study was compared and a structured summary was developed. Results After selection process, 6 articles were included, with a sample size of 55,489 patients. All studies were observational studies and assessed Mediterranean diet adherence using food frequency questionnaires (FFQ), with scoring system varied between each study. Four studies found a significant correlation between increased adherence to Mediterranean Diet and reduced COVID-19 risk, while one study indicated non-significant association. One study reported a significant association between higher adherence to Mediterranean Diet and COVID-19 symptoms, but three studies reported non-significant association. One study found that individuals with higher adherence to Mediterranean Diet had reduced likelihood of developing severe COVID-19, however, two studies yielded inconclusive findings. Limitations All studies used self-administrated food frequency questionnaires (FFQs), which were prone to biased responses, such as recall and estimation bias. Discussion Lower trends of odds ratios (ORs) were consistently observed in higher Mediterranean diet adherence. In every outcome of the included studies, ORs ranged between 0.06-0.992, however, differing levels of significance were reported in each outcome. Conclusion Overall analyses suggest that high adherence to Mediterranean Diet is a protective factor against COVID-19, with unclear benefits against COVID-19 symptoms and severity. Primary Funding Source The author(s) received no specific funding for this work.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,007
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,300 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuemedRxiv→Même sujetNutritional Studies and Diet→Travaux en français237 207→