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Enregistrement W4410433445 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2025.11056

Dietary Carbohydrate Intake, Carbohydrate Quality, and Healthy Aging in Women

2025· article· en· W4410433445 sur OpenAlexaff
Andres V Ardisson Korat, Ecaterina Duscova, M. Kyla Shea, Paul F. Jacques, Paola Sebastiani, Molin Wang, Seyed Mohammad Mahdavi, A. Heather Eliassen, Walter C. Willett, Qi Sun

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFood composition and properties
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Cancer InstituteNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésGlycemic loadMedicineGlycemic indexOdds ratioCarbohydrateGlycemicLogistic regressionCohortGerontologyProspective cohort studyEnvironmental healthPhysiologyDiabetes mellitusInternal medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Dietary carbohydrate quality is inversely associated with risks of chronic disease and all-cause mortality. However, limited evidence exists regarding the role of carbohydrate quality and dietary carbohydrate types in promoting healthy aging. Objective: To evaluate the long-term role of dietary carbohydrate intake and carbohydrate quality in healthy aging. Design, Setting, and Participants: This prospective cohort study used data from the Nurses' Health Study (NHS) from January 1984 to December 2016 and included participants aged younger than 60 years in 1984. Data were analyzed from January 2023 to February 2025. Exposure: Intakes of total carbohydrates; refined carbohydrates; high-quality carbohydrates from whole grains, fruits, vegetables, and legumes; dietary fiber; and the dietary glycemic index (GI) and glycemic load (GL). Main Outcomes and Measures: Nutrient intakes were derived from 1984 and 1986 food frequency questionnaires. The primary outcome was healthy aging, defined as the absence of major chronic diseases, lack of cognitive and physical function impairments, and having good mental health, according to 2014 or 2016 NHS questionnaire data. Multivariate logistic regression was used to calculate associations of each carbohydrate variable with healthy aging. Results: Among 47 513 participants (mean [SD] baseline age, 48.5 [6.2] years), 3706 (7.8%) met our healthy aging definition. Every 10%-calorie increment in intakes of total carbohydrates (odds ratio [OR], 1.17; 95% CI, 1.10-1.25) and high-quality carbohydrates (OR, 1.31; 95% CI, 1.22-1.41) was positively associated with healthy aging. Refined carbohydrates were associated with lower odds of healthy aging (OR, 0.87; 95% CI, 0.80-0.95). Intakes of carbohydrates from fruits, vegetables, and whole grains were positively associated with odds of healthy aging (ORs ranging from 1.11; 95% CI, 1.07-1.15 to 1.37; 95% CI, 1.20-1.57 per 5% energy increment). Additionally, intakes of total dietary fiber and fiber from fruits, vegetables, and cereals were associated with higher odds of healthy aging (ORs ranging from 1.07; 95% CI, 1.03-1.11 to 1.17; 95% CI, 1.13-1.22 per 1-SD increment). GL was positively associated with healthy aging, which was attenuated by dietary fiber adjustment. A higher GI (OR, 0.76; 95% CI, 0.67-0.87) and carbohydrate-to-fiber ratio (OR, 0.71; 95% CI, 0.62-0.81) were inversely associated with healthy aging when comparing extreme quintiles. There were positive associations for isocaloric replacements of refined carbohydrates, animal protein, total fat, or trans fats with high-quality carbohydrates (ORs ranging from 1.08; 95% CI, 1.01-1.16 to 1.16; 95% CI, 1.11-1.21). Conclusions and Relevance: In this cohort study of women, intakes of high-quality carbohydrates and dietary fiber were associated with positive health status in older adulthood, suggesting that dietary carbohydrate quality may be an important determinant of healthy aging.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,707
Score d'incertitude au seuil0,742

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,285 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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