Animal and plant protein usual intakes are not adversely associated with all-cause, cardiovascular disease–, or cancer-related mortality risk: an NHANES III analysis
Notice bibliographique
Résumé
We used data from NHANES 1988–1994 to examine associations between animal and plant protein usual intakes and IGF-1 concentration with mortality from all causes, cancer, and cardiovascular disease (CVD). Adult data ( N = 15 937) were linked with mortality data ( N = 3843 events) through 2006. Usual intakes for protein were estimated using the multivariate Markov Chain Monte Carlo method. Hazard ratio (HR) models were fit for mortality types (all-cause, cancer, and CVD) with protein intake measures (per 1 g increase) and IGF-1 concentration ( N = 5753). There were no associations between animal protein (HR = 0.99; 95% confidence interval (CI): 0.98–1.01; P = 0.29) or plant protein (HR = 1.02; 95% CI: 0.95–1.10; P = 0.55) intake for all-cause mortality. Similar results were seen for CVD mortality and animal protein (HR = 1.02; 95% CI: 0.99–1.04; P = 0.14) and plant protein (HR = 1.01; 95% CI: 0.91–1.13; P = 0.81). There was an (inverse) association between cancer mortality and animal protein (HR = 0.95; 95% CI: 0.91–1.00; P = 0.04) but no relationship with plant protein (HR = 1.08; 95% CI: 0.93–1.24; P = 0.30). We found no association between concentrations of IGF-1 ( N = 5753) for all-cause mortality (HR = 1.00; 95% CI: 0.99–1.00; P = 0.81), CVD mortality (HR = 0.99; 95% CI: 0.99–1.00; P = 0.53) or cancer mortality (HR = 1.00; 95% CI: 0.99–1.00; P = 0.76). Our results remained unchanged when the sample was separated into younger (<65 years) and older (>65, or between 50 and 65 years) cohorts. Our data do not support the thesis that source-specific protein intake is associated with greater mortality risk; however, animal protein may be mildly protective for cancer mortality. Mortality risk was not associated with circulating IGF-1 in any age group.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».