Association of Dietary Patterns with Metabolic Syndrome among Middle‐Aged Adults in Shiraz, Iran: Shiraz Heart Study (SHS)
Notice bibliographique
Résumé
Introduction. Metabolic syndrome (MetS) is a noncommunicable disease with a high burden, including the development of type 2 diabetes mellitus, cardiovascular events, and death. It is characterized by abdominal obesity, elevated blood pressure, increased fasting plasma glucose levels, hypertriglyceridemia, and reduced levels of high‐density lipoprotein (HDL) cholesterol. MetS is preventable by modifying lifestyle and dietary patterns, which are major contributing factors. This research aimed to investigate the dietary patterns of the Shiraz Heart Study (SHS) and their associations with the occurrence of MetS and its components among middle‐aged residents of Shiraz. Methods. Based on data from the Shiraz Heart Study (SHS), a prospective cohort study, the nutritional status of 1,675 participants was assessed using a food frequency questionnaire (FFQ). Three food patterns were extracted from the analysis named as vegan, western, and carbohydrate. Subjects were categorized into three levels for three major dietary patterns: low, moderate, and high, based on their adherence to each pattern. After adjusting the effect of co‐founder variables, the relationship between dietary patterns, and the risk of developing MetS was analyzed. Results. Of the 1,675 participants, 728 (43.5%) of them were male. The prevalence of MetS was 47.2%. Multivariate logistic regression analysis showed that high adherence to the vegan pattern was negatively associated with the occurrence of MetS (P value <0.001), while low adherence to the western pattern was also negatively associated (P value <0.05). Conclusion. Healthier diets, such as vegan diets, are significantly related to lower rates of MetS among the 40–70‐year‐old people in Shiraz, Iran.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».