Exploring metabolic syndrome and dietary quality in Iranian adults: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Metabolic syndrome (MetS) is a cluster of cardiovascular risk factors affecting a quarter of the global population, with diet playing a significant role in its progression. The aim of this study is to compare the effectiveness of the Dietary Diabetes Risk Reduction Score (DDRRS) and the Macronutrient Quality Index (MQI) scoring systems in assessing the diet-related risk of metabolic syndrome. METHODS: In this cross-sectional study, data from 7431 individuals aged between 30 and 70 years, obtained from the Mashhad Cohort Study, were utilized to evaluate the risk factors of metabolic syndrome. A valid semi-quantitative food frequency questionnaire was used to assess participants' dietary intake. The MQI was calculated based on carbohydrate, fat, and healthy protein components, while the DDRRS was also computed. Anthropometric measurements and blood samples were taken to determine the presence of metabolic syndrome. Logistic regression analyses were conducted to assess the association between MQI and DDRRS with metabolic syndrome and its components. RESULTS: According to the crude model, we observed lower odds of MetS in the highest quartile of DDRRS and MQI compared to the lowest quartile (P-trend < 0.001). This trend persisted in the fully adjusted models, revealing odds ratios of 0.399 (95% CI: 0.319-0.500) and 0.597 (95% CI: 0.476-0.749) for DDRRS and MQI, respectively. After controlling for all potential confounders, we observed lower odds of central obesity in the highest quartile of MQI (OR: 0.818, 95% CI: 0.676-0.989, P-trend = 0.027). Furthermore, we found that the odds of high triglyceride levels were lower in the highest quartile of DDRRS compared to the lowest quartile (OR: 0.633, 95% CI: 0.521, 0.770, P-trend < 0.001). CONCLUSION: In conclusion, our study indicates that greater adherence to both DDRRS and MQI is linked to a decreased risk of metabolic syndrome and its components. These findings hold significant implications for public health and the development of personalized nutrition strategies.
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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 | 0,000 | 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)
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 ».