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Enregistrement W4402602023 · doi:10.1038/s41598-024-72602-w

Dietary phytochemical index and its relationship with diabetic sensorimotor polyneuropathy: a case-control study

2024· article· en· W4402602023 sur OpenAlexaboutno aff
Sasan Asadi, Fahimeh Shiva, Abbas Mohtashamian, Melika Fallah, Saeedeh Nouri-Majd, Azadeh Aminianfar, Sara Asadi

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet and metabolism studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKermanshah University of Medical SciencesTehran University of Medical Sciences and Health Services
Mots-clésPhytochemicalPolyneuropathyMedicineIndex (typography)Diabetes mellitusBody mass indexInternal medicineBioinformaticsPhysical medicine and rehabilitationEndocrinologyBiologyTraditional medicineComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Phytochemicals are compounds found in fruits, vegetables, whole grains, nuts and legumes that are non-nutritive but have bioactive properties. A high intake of these compounds is essential for optimal health and disease prevention. No study has investigated the association between Dietary Phytochemical Index (DPI) and polyneuropathy in patients with diabetes. This study aimed to examine the association between DPI and Diabetic Sensory-motor Polyneuropathy (DSPN) in a case-control study. In this case-control study, a total of 185 diabetic patients with DSPN (case group) and 185 sex- and age-matched diabetic patients without neuropathy (control group) were enrolled in this study. Participants were 30–60 years old. A validated food frequency questionnaire was used to measure the dietary intake of all participants. Daily energy derived from phytochemical-rich foods was used to calculate the DPI score. Toronto clinical neuropathy score was applied to define DSPN. Anthropometric data and fasting blood glucose levels were measured using standard methods. The Binary logistic regression was used to estimate Crude and multivariable-adjusted OR (95% CI) for DSPN across tertiles of DPI for the whole population. In the crude model, there was a significant trend across the tertile of DPI (OR highest vs. lowest tertile of DPI = 0.33; 95%CI 0.18, 0.52; P -trend < 0.001). After controlling for age, sex, and energy, a significant reverse association was observed between DPI and DSPN (OR highest vs. lowest tertile of DPI = 0.27; 95%CI 0.15, 0·48; P -trend < 0.001). Moreover, after adjusting for a wide range of confounding variables such as energy intake, physical activity, education, smoking status, and HbA1c, participants in the third tertile of DPI had 75% reduced odds for DSPN (95%CI 0.14, 0.45; P -trend < 0.001). Finally in the full adjusted model, after further adjustment for BMI, observed significant association was remained (OR highest vs. lowest tertile of DPI : 0.24; 95% CI 0.13, 0.14; P -trend < 0.001). Higher intakes of phytochemical-rich foods are associated with lower odds of DSPN.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,250 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

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