Development of a Concise Healthy Diet Score for Cardiovascular Disease among Japanese; The Japan Collaborative Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Several diet quality indicators have been developed primarily for cardiovascular disease (CVD) prevention in Western countries. However, those previous indicators are complicated and less feasible in clinical and health-promoting settings. Therefore, we aimed to develop a concise dietary risk score for CVD prevention in Japanese. METHODS: Using the self-administered food frequency questionnaire with 35 food items, we developed a concise healthy diet score (cHDS) ranging from 0 to 5 points. We examined the association of cHDS with risks of all-cause and cause-specific mortality among 23,115 men and 35,557 women who were free of CVD and cancer. RESULTS: During 19.2 years of median follow-up, 6,291 men and 5,365 women died. In men, the multivariable hazard ratios (95% confidence intervals) for the highest cHDS (5 points) compared to the lowest (0-1 points) were 0.74 (0.60-0.91, P-trend=0.008) for CVD and 0.86 (0.77-0.95, P-trend=0.05) for all causes. No significant associations were found for stroke, coronary heart disease, and other causes in men. The corresponding hazard ratio in women was 0.65 (0.52-0.81, P-trend＜0.001) for CVD, 0.63 (0.45-0.88, P-trend＜0.001) for stroke, 0.48 (0.30-0.78, P-trend=0.008) for coronary heart disease, 0.67 (0.54-0.84, P-trend＜0.001) for other causes, and 0.75 (0.66-0.85, P-trend＜0.001) for all causes. CONCLUSION: We developed a concise diet quality score named cHDS in the Japanese population and found the inverse association of cHDS with mortality from CVD and all causes for both men and women.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».