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Enregistrement W6917599696 · doi:10.57945/manara.21598401

Iron-related dietary pattern increases the risk of poor cognition

2022· article· en· W6917599696 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueQatar National Library · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIron Metabolism and Disorders
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionQuartileLogistic regressionAssociation (psychology)Odds ratioOddsFood intakeLinear regression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High iron intake has been shown to be associated with poor cognition. We aimed to examine the association between iron-related dietary pattern (IDP) and cognitive function in Chinese adults. Longitudinal study data from the China Health and Nutrition Survey (CHNS) during 1991–2006 were used (N = 4852, ≥55 years old). Dietary intake was obtained from a 3-day food record during home visits. Reduced rank regression was used to construct IDP with iron intake as a response variable. Cognitive function was assessed in 1997, 2000, 2004 and 2006. Multivariable mixed linear regression and logistic regression were used in the analyses. IDP was characterised by high intake of fresh vegetable, wheat, legume, beverage, offal, rice and whole grain. High IDP intake was associated with poor cognition. In fully adjusted models, across the quartiles of IDP, the odds ratio (95% CI) for poor cognitive function were: 1.00, 1.06 (0.86–1.30), 1.24 (0.99–1.54), and 1.50 (1.17–1.93), respectively. There was a borderline significant interaction between IDP and meat intake (p interaction 0.085). The association between high IDP and poor cognition was only observed among those with no or low intake of meat. With the adjustment of carbohydrate or iron intake, the IDP and cognition association became non-significant. IDP was positively associated with lead intake. The association between IDP and poor cognition was partly mediated by lead intake. Iron-related dietary pattern is associated with poor cognition in Chinese adults, partly due to high intake of carbohydrate, iron and lead.Other Information Published in: Nutrition Journal License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ See article on publisher's website: http://dx.doi.org/10.1186/s12937-019-0476-9

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,215 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2022
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