Carbonated Beverage, Fruit Drink, and Water Consumption and Risk of Acute Stroke: the INTERSTROKE Case-Control Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Cold beverage intake (carbonated drinks, fruit juice/drinks, and water) may be important population-level exposures relevant to stroke risk and prevention. We sought to explore the association between intake of these beverages and stroke. METHODS: INTERSTROKE is an international matched case-control study of first stroke. Participants reported beverage intake using food frequency questionnaires or were asked "How many cups do you drink each day of water?" Multivariable conditional logistic regression estimated odds ratios (OR) and 95% confidence intervals (CI) for associations with stroke. RESULTS: We include 13,462 cases and 13,488 controls; mean age was 61.7±13.4 years and 59.6% (n=16,010) were male. After multivariable adjustment, carbonated beverages were linearly associated with ischemic stroke (OR 2.39 [95% CI 1.64-3.49]); only consumption once/day was associated with intracerebral hemorrhage (ICH) (OR 1.58 [95% CI 1.23-2.03]). There was no association between fruit juice/drinks and ischemic stroke, but increased odds of ICH for once/day (OR 1.37 [95% CI 1.08-1.75)] or twice/day (OR 3.18 [95% CI 1.69-5.97]). High water intake (>7 cups/day) was associated ischemic stroke (OR 0.82 [95% CI 0.68-0.99]) but not ICH. Associations differed by Eugeographical region-increased odds for carbonated beverages in some regions only; opposing directions of association of fruit juices/drinks with stroke in selected regions. CONCLUSION: Carbonated beverages were associated with increased odds of ischemic stroke and ICH, fruit juice/drinks were associated with increased odds of ICH, and high water consumption was associated with reduced odds of ischemic stroke, with important regional differences. Our findings suggest optimizing water intake, minimizing fruit juice/drinks, and avoiding carbonated beverages.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 tête enseignante, 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 ».