Is eating a mixed diet better for health and survival?: A systematic review and meta-analysis of longitudinal observational studies
Notice bibliographique
Résumé
The role of dietary diversity in chronic disease or survival is controversial. This meta-analysis quantified the health impact of dietary diversity. Random-effects models pooled risk ratios (RRs) and 95% confidence intervals (CIs) of 20 longitudinal studies. Total dietary diversity was associated with a 22% lower risk of all-cause mortality (RR 0.78 [95%CI: 0.64, 0.96]), and was inversely associated with incident cancer- or CVD-specific mortality only in subgroup analyses (RR range: 0.53 to 0.90, p < 0.05). Similarly, diversity across healthy foods was inversely associated with all-cause mortality (RR 0.84 [95%CI: 0.73, 0.96]). An inverse association between total diet diversity and incident CVD was significant in non-European populations consuming diets with diverse food groups (RR: 0.93 [95% CI: 0.86-0.99]). Effects on cancer risk are unstudied. Diversity within fruits and/or vegetables showed null associations for all outcomes, except potentially for squamous cell-type carcinomas. More robust research is warranted. Findings indicated greater dietary diversity may benefit overall survival.
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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 | 0,018 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».