Pasta Consumption and Cardiometabolic Risks in Older Adults with Overweight/Obesity: A Longitudinal Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective Low Glycemic Index (GI) diets improve cardiometabolic risk (CMR) specifically in those with insulin resistance. However, the prospective association between pasta (a low GI staple) consumption and CMR is unclear. We evaluated the longitudinal association of pasta consumption with CMR (after 2 y: body weight, body mass index (BMI), waist circumference (WC), blood pressure (BP); after 1 y: fasting blood glucose, HbA1c, HDL-cholesterol and triglycerides) in ∼6000 older adults (50% women) at high CMR.Methods Consumption of pasta and other staples were determined as the cumulative average of reported intakes at baseline and annual follow-up visits from food frequency questionnaires and defined as energy-adjusted (residuals) and the number of daily servings. Longitudinal association between pasta consumption and CMR was assessed in PREDIMED-Plus participants (Trail registry number: ISRCTN89898870).Results Mean (SD) dry pasta intake was 9(7) g/d at Year 1 and 8(6) g/d at Year 2. In linear regression models, higher pasta intake was associated with greater 2 y decreases in body weight, BMI and WC. When fully adjusted, every additional serving of pasta was associated with significantly greater 2 y decreases in body weight (−2.23(−3.47, −0.98 kg), BMI (−0.86(−1.27, −0.34 kg/m2) and WC (−1.92 (−3.46, −0.38 cm). There was no evidence of association with other outcomes. Additionally, substituting equivalent servings of pasta for white bread or white rice or potato was significantly associated with greater 2 y decreases in body weight and BMI. Replacing white bread with pasta was associated with higher 2 y reductions in WC. Replacing potato with pasta was associated with improvements in diastolic BP and HDL-cholesterol. Conclusions: Equivalent serving substitutions of white bread/white rice/potato with pasta may help reduce CMR in older Mediterranean adults with overweight/obesity. While such substitutions are feasible where pasta consumption aligns with the local gastronomic culture, the feasibility and potential CMR benefit of such interventions should be confirmed in other populations.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».