New insights of minimum requirement on legumes (Fabaceae sp.) daily intake in Malaysia
Notice bibliographique
Résumé
Despite their low energy density and high nutrient content, legumes may be under-recognised as a beneficial food for the prevention and management of obesity and related diseases, such as cardiovascular disease (CVD). This study aims to analyse the moderation effect of legume intake on the relationship between BMI and the prevalence of CVD among the Malaysian adult population.This study addressed communities of urban and rural Malaysia, including adults aged between 35 and 70 years old at the baseline recruitment. A series of standardised questionnaires were used to assess legume intake, history of comorbidities and socio-demographic information. Resting blood pressure measurements and physical examinations were performed to collect blood pressure and anthropometric data. Bivariate analysis was completed to determine the association between legume intake, socio-demographic characteristics and CVD prevalence. Moderation analysis was used to quantify the moderation effect of minimum daily legume intake on the relationship between BMI and CVD prevalence.This study found that those who consume less than 3 servings of legumes per day benefit from protective effects against CVD risk (POR = 0.56, 95% CI = 0.37 - 0.85). Moderation analysis of a minimum of three servings/day for the relationship between BMI and CVD prevalence showed significant effects. The group that benefited the most from this effect was those with a BMI in the range of 26 to 34 kg/m2.This study provides new insights into the recommendation for legume intake according to the relationship between BMI and the prevalence of CVD in Malaysian adults. This study recommends that those with a BMI of 26 to 34 kg/m2 should consume at least 3 servings of legumes per day to reduce the risk of CVD. Further prospective research is warranted to affirm these findings throughout the Malaysian population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».