The role of plant-based dietary patterns in reducing COVID-19 risk and/or severity in adults: A systematic review and meta-analysis of observational studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND & AIMS: Plant-based dietary patterns (PBDs) might protect against COVID-19 risk and reduce severity of infection. This systematic review with meta-analysis aimed to examine the association between PBDs and risk of COVID-19 infection, hospitalization, intensive care unit (ICU) admission, and/or mortality, in adults. METHODS: Pubmed, Embase, CINAHL and Web of Science were searched for observational studies, published in English up to 3rd April 2023, comparing the highest with the lowest adherence to a specific PBD. Data were screened, extracted, and risk of bias assessed using the Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale, by independent reviewers. RESULTS: Seven studies (one cross-sectional, three case-control, and three prospective cohort), reporting on 649,315 participants, were eligible. Across them, there were 8512 events of COVID-19 infection (six studies), and 206 events of COVID-19 hospitalization (four studies), in addition to one study reporting on a composite hospitalization outcome (740 events). The pooled analysis showed that PBDs are associated with a 59% (odds ratio (OR) = 0.41, 95% confidence intervals (CI) 0.23-0.59; two studies) and 18% (OR = 0.82, 95% CI 0.78-0.85; three studies) reduction in COVID-19 infection risk in case-control and cohort studies, respectively. The pooled analysis of one case-control and two cohort studies showed an inverse association between high adherence to a PBD and risk of COVID-19 hospitalization (OR = 0.38, 95% CI 0.04-0.72). CONCLUSION: Findings suggest a protective role of PBDs against the risk of COVID-19 infection and severity. More studies are needed to establish the association between PBDs and risk of ICU admission and mortality due to COVID-19.
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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 | 0,016 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,037 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».