<b>IMPACT OF MULTIVITAMINS AND PROCESSED MEAT ON AGING: A MACHINE LEARNING APPROACH</b>
Notice bibliographique
Résumé
Aging is a complex process influenced by numerous factors, including dietary habits. Processed meat consumption has been associated with accelerated aging and increased risk of age-related diseases. Meanwhile, multivitamins are widely consumed due to the belief that they contribute positively to health and longevity, understanding how they interact with noxious dietary factors like processed meat is critical for developing interventions to promote healthier aging. Do multivitamins protect against the negative effects of processed meat consumption on biological aging?We developed a machine learning pipeline that generates the “Biological Aging Index” using data from the Canadian Longitudinal Study on Aging (CLSA). Furthermore, we introduced the "Age Gap," defined as the difference between the Biological Aging Index and Chronological Age, which is an indicator of the aging status. This allowed the use of statistical analysis to assess the interactive effects on aging between varying levels of multivitamin and processed meat consumption, as well as other meat types, on the biological age.Our analysis revealed that high processed meat consumption was strongly associated with a positive age gap, indicating accelerated biological aging. However, the intake of vitamins significantly attenuated this effect among individuals regardless of their level of processed meat consumption. This suggests that processed meat consumption is linked to an increased aging gap, whereas vitamin intake is associated with a decreased aging gap, reflecting a positive effect on aging. However, the interaction between these two factors is still in need of further investigation.
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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) | 0,244 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».