Healthful and Unhealthful Plant-Based Diets and Their Association with Cardiometabolic Targets in Women Diagnosed with Breast Cancer: A Cross-Sectional Analysis of a Lifestyle Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Plant-based diets are recommended in guidelines for the prevention of cancer and cardiometabolic diseases, which remain major causes of death in breast cancer survivors (BCS). Since not all plant foods are healthy, we calculated the plant-based dietary index (PDI), healthy (hPDI) and unhealthy (uPDI), and their associations with cardiometabolic targets in BCS. METHODS: Baseline dietary and cardiometabolic data were derived from 492 (median age 51, IQR 46-59) female BCS participating in a multicentric lifestyle trial conducted in Italy. Dietary data were collected with 7-day food records. PDI, hPDI, and uPDI were calculated by assigning positive scores to all plant foods, healthy plant foods or less healthy plant foods, respectively, as defined by the literature (scores ranged from 18 to 90). Using logistic or multinomial regression models, we estimated the odds ratios (OR) and the corresponding 95% confidence intervals (CI) between PDIs and cardiometabolic risk factors. RESULTS: ) was 0.47 (95%CI: 0.29-0.77), 0.37 (95%CI: 0.22-0.61) and 1.38 (95%CI: 0.83-2.28) with higher PDI, hPDI and uPDI, respectively. The OR of having a large waist circumference (≥88 cm) was 0.64 (95%CI: 0.42-1.00) with higher hPDI. The OR for hypercholesterolemia (≥200 mg/dL) was 1.80 (95%CI: 1.16-2.78) with higher uPDI. The ORs of hypertriglyceridemia (≥150 mg/dL) and metabolic syndrome were 0.38 (95%CI: 0.20-0.71) and 0.59 (95%CI: 0.35-0.97), respectively, with higher PDI. No other significant association was observed. CONCLUSIONS: Maintaining cardiometabolic risk factors within normal ranges is clinically relevant in BCS, and this may be more likely when a plant-based diet is consumed, especially if low in unhealthy plant foods.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».