Protein diversity, type 2 diabetes, and effect modifiers: a multi-country prospective study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Dietary diversity may affect type 2 diabetes (T2D) but no studies have examined protein diversity by source. We examined five diversity scores and the 10-year risk of T2D and effect modification. METHODS: A prospective study of 10 363 incident T2D cases and a representative sub-cohort of 13 937 individuals sampled from a cohort of 340 234 participants in eight European countries (1993-2007). Five diversity scores were derived from self-reported diet data (gr/day): diversity of food groups (range: 0-5); and diversity within subtype of vegetables (0-4); meat/alternatives (0-6); animal-protein (0-8); and plant-protein sources (0-5). Country-specific hazard ratios (HRs) and 95% confidence intervals (CIs) were obtained by using Prentice-weighted Cox regression and combined by using mixed-effects models. Models were stratified by sex (male/female) and obesity status (body mass index ≥ 30 kg/m2; waist circumference ≥ 88 cm for females and ≥102 cm for males). RESULTS: Daily intake of five food groups (versus up to three) was linked to lower T2D incidence overall [HR 0.86 (95% CI 0.75, 0.98)], in females [0.86 (0.77, 0.96)], and in people without central obesity [0.79 (0.70, 0.89)]. Three or more subtypes of plant protein were inversely associated with T2D overall [0.78 (0.65, 0.98)], in females [0.75 (0.62, 0.90)] and people without central obesity [0.82 (0.68, 1.00)]. Additionally, consuming three subtypes of vegetables was inversely associated with T2D overall [0.90 (0.83, 0.98)] and in males [0.85 (0.73, 0.99)]. CONCLUSION: Diabetes prevention may benefit not only from a diet consisting of five different food groups, but also from a diet that is diverse in plant-protein sources, with specific benefits for female Europeans and those without central obesity.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».