Identification of Chinese dietary patterns and their relationships with health outcomes: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: China has been undergoing a rapid nutrition transition in the past few decades. This review aims to characterise commonly reported dietary patterns in Chinese populations and their associations with health outcomes. DESIGN: We searched PubMed, Embase and CNKI from inception to June 2020 to identify observational studies reporting dietary patterns or the associations between dietary patterns and health outcomes. Information regarding dietary patterns, their association with health outcomes and other related items was collected. SETTING: Chinese population and Chinese immigrants. PARTICIPANTS: Not applicable. RESULTS: Results from 130 studies with over 900 000 participants were included. Six dietary patterns were identified: traditional whole-grain diet (Traditional WG), traditional non-whole-grain diet (Traditional NWG), plant-based diet (Plant-based), animal food diet (Animal-food), Western energy-dense diet (Western) and other unclassified diets (Unclassified). The Plant-based diet was associated with a reduced risk of CVD and cancer from prospective studies, reduced risk of diabetes, hypertension, cognitive impairment and depressive symptoms from all study designs. The Traditional WG diet was associated with a reduced risk of diabetes and hypertension. Animal-food diet is associated with a range of metabolic diseases, and Western diet was associated with increased risks of obesity and depressive symptoms. CONCLUSION: Multiple dietary patterns identified reflect the diversity and transitioning of the Chinese diet. A healthy Chinese diet, comprising both the Traditional WG and Plant-based diets, was associated with reduced risks of specific undesirable health outcomes. Promoting this healthy diet will improve public health among the Chinese populations.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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)
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 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 ».