Impatto sulla percezione della qualità di vita di una dieta onnivora versus dieta plant-based in soggetti con sintomi da reflusso gastroesofageo
Bibliographic record
Abstract
La malattia da reflusso gastroesofageo (GERD) è una condizione clinica con una prevalenza fino al 25% nei paesi occidentali. I sintomi tipici della GERD includono bruciore di stomaco e rigurgito retrosternale. Le modifiche dello stile di vita, incluse quelle alimentari, sono considerate un approccio terapeutico di prima linea. Per valutare l'impatto delle abitudini di vita sulla GERD in questo studio trasversale, abbiamo utilizzato i dati raccolti tramite un sondaggio online da 1.146 partecipanti. La GERD è stata definita secondo il Consensus di Montreal. Per tutti i partecipanti, sono state registrate le caratteristiche cliniche e dello stile di vita. Complessivamente, 723 partecipanti (63,1%) hanno consumato una dieta che include alimenti di origine animale (non-vegani), mentre 423 partecipanti (36,9%) erano vegani. La prevalenza della GERD era dell'11% (IC 95%, 9%-14%) nei non-vegani e del 6% (IC 95%, 4%-8%) nei vegani. Nell'analisi multivariata, dopo aver tenuto conto dei fattori confondenti, i soggetti con una dieta non-vegana erano associati a un aumento del doppio nella prevalenza della GERD rispetto ai vegani (OR=1,96, IC 95%, 1,22-3,17, p=0,006). Anche il BMI e l'abitudine al fumo erano significativamente associati alla GERD. Questo studio mostra che una dieta a base di alimenti di origine animale (carne, pesce, pollame, latticini e uova) è associata a un aumento del rischio di GERD rispetto a una dieta vegana. Questi risultati potrebbero fornire informazioni utili per la gestione dello stile di vita dei pazienti con sintomi correlati alla GERD.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".