Associations of Dietary Zinc Supplementation and Sleep Patterns with Chronic Kidney Disease Risk: A Prospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Previous studies have indicated that both dietary zinc supplementation and sleep patterns may influence the development of chronic kidney disease (CKD). Additionally, it is established that dietary zinc can enhance sleep quality. Despite these insights, the interplay between zinc supplementation and sleep patterns, and their combined effect on CKD progression, is still not fully understood. Methods: This population-based cohort study used UK Biobank data (2006–2010) and employed cox regression models to assess the associations between dietary zinc supplementation, sleep patterns, and their combined effects on CKD. Results: Over a median follow-up of 14.8 years, 22,384 new CKD cases were identified. Zinc supplementation reduced CKD risk in individuals with poor (HR: 0.70, 95% CI: 0.50–0.98) and moderate (HR: 0.89, 95% CI: 0.81–0.98) sleep patterns but not in those with healthy sleep (HR: 1.00, 95% CI: 0.89–1.14). A significant interaction between zinc supplementation and sleep patterns was observed (p = 0.017), with sensitivity analyses confirming the results. Conclusions: These findings indicate a significant association between dietary zinc supplementation and reduced CKD risk, especially in individuals with poor sleep patterns. Further studies are needed to explore zinc supplementation as a targeted intervention for those at higher CKD risk due to poor sleep.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».