Dietary Patterns and Kidney Function in West Africans with CKD
Notice bibliographique
Résumé
Background: There is little known about the impact of dietary patterns on chronic kidney disease (CKD) in West Africa. Our study describes associations of dietary patterns with estimated glomerular filtration rate (eGFR) and is the first study to do so in a wellphenotyped West African CKD cohort. Methods: We analyzed participants in the Diet, Apolipoprotein L1 and CKD (DCA) study from 7 centers in West Africa (Ghana and Nigeria). Data from 24-hour dietary recalls were categorized into 32 food groups and 3 dietary patterns were derived via principal component analysis (PCA). Using mixed effect linear regression models, we estimated the b coefficients and 95% confidence intervals for quartiles of the dietary patterns and eGFR (2009 CKD-EPI equation, not corrected for race). Results: Among 583 people with a mean age of 49±17 years and 51% males, the mean eGFR and median 24-hour urine protein were 68±39 mL/min/1.73m2 and 0.31(IQR=0.13-1.07) g respectively. We identified the Dried Fish and Oil dietary pattern, Poultry and Cereal dietary pattern and the Fruit and Cereal dietary pattern. Compared to Q1 (lowest consumption) of the Poultry and Cereal pattern, higher quartiles were associated with higher eGFR in the unadjusted model (p for trend<0.001, Table 1). Adjusting for covariates attenuated the association. Age was associated with the Poultry and Cereal dietary Pattern (-0.02, p < 0.001). No other dietary patterns were associated with eGFR.Table 1:: Associations on Dietary Patterns with eGFRConclusions: In our cross-sectional analyses, there was no association of dietary patterns with eGFR. Future studies on diet quality and nutrient contents and CKD progression in Africans are needed. Our next steps are to investigate other factors associated with dietary patterns in our population (aside from age) and examine longitudinal associations of dietary patterns with CKD progression. Funding: NIDDK Support
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».