Association between the Dietary Inflammatory Index and fracture risk in older adults: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We explored correlations between the Dietary Inflammatory Index (DII) and fracture risk in older adults. METHODS: We systematically searched MEDLINE, PubMed, Science Direct, Scopus, and CNKI for all relevant epidemiological studies published through October 16, 2023. Because observational studies were included in the meta-analysis, we used a random-effects model to pool the study-specific effect sizes and 95% confidence intervals (CIs). We assessed study quality using the Newcastle-Ottawa scale. This meta-analysis was registered in PROSPERO. RESULTS: = 87.1%, indicating significant between-study heterogeneity; hence, the random-effects model was adopted to generate the combined effect size. We found that the DII was positively associated with fracture (relative risk: 1.188, 95% CI: 1.043-1.354). This result was further confirmed in leave-one-out sensitivity analysis. CONCLUSIONS: Our study provides evidence suggesting that diets high in pro-inflammatory components might increase the fracture risk among older people. Decreased consumption of pro-inflammatory foods and increased consumption of anti-inflammatory foods are suggested to prevent adverse fracture outcomes. More prospective studies involving both sexes are warranted to verify the results.
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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 | 0,009 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,025 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».