Evidence map›Paper›PMID 34368892›Full record

Trial reportEuropean journal of nutrition2022

Pro-vegetarian food patterns and cardiometabolic risk in the PREDIMED-Plus study: a cross-sectional baseline analysis.

Alejandro Oncina-Cánovas, Jesús Vioque, Sandra González-Palacios, Miguel Ángel Martínez-González, Jordi Salas-Salvadó, Dolores Corella, Dolores Zomeño, J Alfredo Martínez, Ángel M Alonso-Gómez, Julia Wärnberg and 40 more

Abstract readRandomized Controlled Trial
In one paragraph

Trial report in European journal of nutrition, 2022. The graph could read no effect estimate from its abstract, so it casts no vote on the map. Cited by 17 papers.

0numbers the graph read from it
0cells of the map it votes in
17citing papers in PubMed
–field-weighted citation impact
1 · What the graph read from it

What it found

Each row is one number read from the abstract, on the scale the paper reported it, with its interval. Left of the dashed line favours the treatment, right favours the comparator. Under each row is the sentence it came from. New to these charts? A ten-minute tutorial.

The abstract states no effect estimate the extractor could read, or names no intervention and outcome on the map, so this paper lights no cell and moves no belief. It is still indexed, cited and linked below.

2 · The registry

The trial behind it

Trials whose registry record cites this paper, or whose number appears in the abstract. A trial that started after this paper was published is citing it as background, not reporting it.

Neither the registry nor the abstract names a trial number. If this is a trial report, that itself is worth knowing.

3 · Its place in the literature

Who cites it

17 citing papers in PubMed.

  1. Article
  2. Article
  3. Article
  4. Review
  5. Review
  6. Article
  7. Article
  8. Article
  9. Article
  10. Review
  11. Article
  12. Article
  13. Review
  14. Article
  15. Review
  16. Review
  17. Article
4 · The record

Corrections and comments

PubMed lists nothing against this paper. Absence here is not a guarantee, only a check that was made.

5 · Who and what money

Authors and funding

50 authors.

Alejandro Oncina-CánovasCIBER de Epidemiología y Salud Pública (CIBERESP), Instituto de Salud Carlos III, Madrid, Spain.
Jesús VioqueCIBER de Epidemiología y Salud Pública (CIBERESP), Instituto de Salud Carlos III, Madrid, Spain. vioque@umh.es.ORCID http://orcid.org/0000-0002-2284-148X
Sandra González-PalaciosCIBER de Epidemiología y Salud Pública (CIBERESP), Instituto de Salud Carlos III, Madrid, Spain.
Miguel Ángel Martínez-GonzálezCentro de Investigación Biomédica en Red Fisiopatología de La Obesidad y La Nutrición (CIBEROBN), Institute of Health Carlos III, Madrid, Spain.
Jordi Salas-SalvadóCentro de Investigación Biomédica en Red Fisiopatología de La Obesidad y La Nutrición (CIBEROBN), Institute of Health Carlos III, Madrid, Spain.
Dolores CorellaCentro de Investigación Biomédica en Red Fisiopatología de La Obesidad y La Nutrición (CIBEROBN), Institute of Health Carlos III, Madrid, Spain.
Dolores ZomeñoCentro de Investigación Biomédica en Red Fisiopatología de La Obesidad y La Nutrición (CIBEROBN), Institute of Health Carlos III, Madrid, Spain.
J Alfredo MartínezCentro de Investigación Biomédica en Red Fisiopatología de La Obesidad y La Nutrición (CIBEROBN), Institute of Health Carlos III, Madrid, Spain.
Ángel M Alonso-GómezCentro de Investigación Biomédica en Red Fisiopatología de La Obesidad y La Nutrición (CIBEROBN), Institute of Health Carlos III, Madrid, Spain.
Julia WärnbergCentro de Investigación Biomédica en Red Fisiopatología de La Obesidad y La Nutrición (CIBEROBN), Institute of Health Carlos III, Madrid, Spain.
Dora RomagueraCentro de Investigación Biomédica en Red Fisiopatología de La Obesidad y La Nutrición (CIBEROBN), Institute of Health Carlos III, Madrid, Spain.
José López-MirandaCentro de Investigación Biomédica en Red Fisiopatología de La Obesidad y La Nutrición (CIBEROBN), Institute of Health Carlos III, Madrid, Spain.
Ramon EstruchCentro de Investigación Biomédica en Red Fisiopatología de La Obesidad y La Nutrición (CIBEROBN), Institute of Health Carlos III, Madrid, Spain.
Rosa M Bernal-LopezCentro de Investigación Biomédica en Red Fisiopatología de La Obesidad y La Nutrición (CIBEROBN), Institute of Health Carlos III, Madrid, Spain.
José LapetraCentro de Investigación Biomédica en Red Fisiopatología de La Obesidad y La Nutrición (CIBEROBN), Institute of Health Carlos III, Madrid, Spain.
J Luís Serra-MajemCentro de Investigación Biomédica en Red Fisiopatología de La Obesidad y La Nutrición (CIBEROBN), Institute of Health Carlos III, Madrid, Spain.
Aurora Bueno-CavanillasCIBER de Epidemiología y Salud Pública (CIBERESP), Instituto de Salud Carlos III, Madrid, Spain.
Josep A TurCentro de Investigación Biomédica en Red Fisiopatología de La Obesidad y La Nutrición (CIBEROBN), Institute of Health Carlos III, Madrid, Spain.
Vicente Martín-SánchezDepartment of Preventive Medicine, University of Valencia, Valencia, Spain.
Xavier PintóCentro de Investigación Biomédica en Red Fisiopatología de La Obesidad y La Nutrición (CIBEROBN), Institute of Health Carlos III, Madrid, Spain.
Miguel Delgado-RodríguezDepartment of Preventive Medicine, University of Valencia, Valencia, Spain.
Pilar Matía-MartínDepartment of Endocrinology and Nutrition, Instituto de Investigación Sanitaria Hospital Clínico San Carlos (IdISSC), Madrid, Spain.
Josep VidalCIBER Diabetes y Enfermedades Metabólicas (CIBERDEM), Instituto de Salud Carlos III (ISCIII), Madrid, Spain.
Clotilde VázquezCentro de Investigación Biomédica en Red Fisiopatología de La Obesidad y La Nutrición (CIBEROBN), Institute of Health Carlos III, Madrid, Spain.
Lidia DaimielNutritional Control of the Epigenome Group, IMDEA Food, CEI UAM + CSIC, Madrid, Spain.
Emili RosCentro de Investigación Biomédica en Red Fisiopatología de La Obesidad y La Nutrición (CIBEROBN), Institute of Health Carlos III, Madrid, Spain.
Estefanía ToledoCentro de Investigación Biomédica en Red Fisiopatología de La Obesidad y La Nutrición (CIBEROBN), Institute of Health Carlos III, Madrid, Spain.
Nancy BabioCentro de Investigación Biomédica en Red Fisiopatología de La Obesidad y La Nutrición (CIBEROBN), Institute of Health Carlos III, Madrid, Spain.
Jose V SorliCentro de Investigación Biomédica en Red Fisiopatología de La Obesidad y La Nutrición (CIBEROBN), Institute of Health Carlos III, Madrid, Spain.
Helmut SchröderCIBER de Epidemiología y Salud Pública (CIBERESP), Instituto de Salud Carlos III, Madrid, Spain.
María Angeles ZuletCentro de Investigación Biomédica en Red Fisiopatología de La Obesidad y La Nutrición (CIBEROBN), Institute of Health Carlos III, Madrid, Spain.
Carolina Sorto-SánchezCentro de Investigación Biomédica en Red Fisiopatología de La Obesidad y La Nutrición (CIBEROBN), Institute of Health Carlos III, Madrid, Spain.
Francisco Javier Barón-LópezCentro de Investigación Biomédica en Red Fisiopatología de La Obesidad y La Nutrición (CIBEROBN), Institute of Health Carlos III, Madrid, Spain.
Laura Compañ-GabucioCIBER de Epidemiología y Salud Pública (CIBERESP), Instituto de Salud Carlos III, Madrid, Spain.
Marga MoreyCentro de Investigación Biomédica en Red Fisiopatología de La Obesidad y La Nutrición (CIBEROBN), Institute of Health Carlos III, Madrid, Spain.
Antonio García-RíosCentro de Investigación Biomédica en Red Fisiopatología de La Obesidad y La Nutrición (CIBEROBN), Institute of Health Carlos III, Madrid, Spain.
Rosa CasasCentro de Investigación Biomédica en Red Fisiopatología de La Obesidad y La Nutrición (CIBEROBN), Institute of Health Carlos III, Madrid, Spain.
Ana María Gómez-PérezCentro de Investigación Biomédica en Red Fisiopatología de La Obesidad y La Nutrición (CIBEROBN), Institute of Health Carlos III, Madrid, Spain.
José Manuel Santos-LozanoCentro de Investigación Biomédica en Red Fisiopatología de La Obesidad y La Nutrición (CIBEROBN), Institute of Health Carlos III, Madrid, Spain.
Zenaida Vázquez-RuizCentro de Investigación Biomédica en Red Fisiopatología de La Obesidad y La Nutrición (CIBEROBN), Institute of Health Carlos III, Madrid, Spain.
Stephanie K NishiCentro de Investigación Biomédica en Red Fisiopatología de La Obesidad y La Nutrición (CIBEROBN), Institute of Health Carlos III, Madrid, Spain.
Eva M AsensioCentro de Investigación Biomédica en Red Fisiopatología de La Obesidad y La Nutrición (CIBEROBN), Institute of Health Carlos III, Madrid, Spain.
Núria SoldevilaCIBER de Epidemiología y Salud Pública (CIBERESP), Instituto de Salud Carlos III, Madrid, Spain.
Itziar AbeteCentro de Investigación Biomédica en Red Fisiopatología de La Obesidad y La Nutrición (CIBEROBN), Institute of Health Carlos III, Madrid, Spain.
Leire Goicolea-GüemezCentro de Investigación Biomédica en Red Fisiopatología de La Obesidad y La Nutrición (CIBEROBN), Institute of Health Carlos III, Madrid, Spain.
Pilar Buil-CosialesCentro de Investigación Biomédica en Red Fisiopatología de La Obesidad y La Nutrición (CIBEROBN), Institute of Health Carlos III, Madrid, Spain.
Jesús F García-GavilánCentro de Investigación Biomédica en Red Fisiopatología de La Obesidad y La Nutrición (CIBEROBN), Institute of Health Carlos III, Madrid, Spain.
Erik CanalsCIBER de Epidemiología y Salud Pública (CIBERESP), Instituto de Salud Carlos III, Madrid, Spain.
Laura Torres-ColladoCIBER de Epidemiología y Salud Pública (CIBERESP), Instituto de Salud Carlos III, Madrid, Spain.
Manuela García-de-la-HeraCIBER de Epidemiología y Salud Pública (CIBERESP), Instituto de Salud Carlos III, Madrid, Spain.

Funding

No grant is acknowledged in the PubMed record.

6 · The paper itself

Abstract

purposeWe explored the cross-sectional association between the adherence to three different provegetarian (PVG) food patterns defined as general (gPVG), healthful (hPVG) and unhealthful (uPVG), and the cardiometabolic risk in adults with metabolic syndrome (MetS) of the PREDIMED-Plus randomized intervention study.

methodsWe performed a cross-sectional analysis of baseline data from 6439 participants of the PREDIMED-Plus randomized intervention study. The gPVG food pattern was built by positively scoring plant foods (vegetables/fruits/legumes/grains/potatoes/nuts/olive oil) and negatively scoring, animal foods (meat and meat products/animal fats/eggs/fish and seafood/dairy products). The hPVG and uPVG were generated from the gPVG by adding four new food groups (tea and coffee/fruit juices/sugar-sweetened beverages/sweets and desserts), splitting grains and potatoes and scoring them differently. Multivariable-adjusted robust linear regression using MM-type estimator was used to assess the association between PVG food patterns and the standardized Metabolic Syndrome score (MetS z-score), a composed index that has been previously used to ascertain the cardiometabolic risk, adjusting for potential confounders.

resultsA higher adherence to the gPVG and hPVG was associated with lower cardiometabolic risk in multivariable models. The regression coefficients for 5th vs. 1st quintile were - 0.16 (95% CI: - 0.33 to 0.01) for gPVG (p trend: 0.015), and - 0.23 (95% CI: - 0.41 to - 0.05) for hPVG (p trend: 0.016). In contrast, a higher adherence to the uPVG was associated with higher cardiometabolic risk, 0.21 (95% CI: 0.04 to 0.38) (p trend: 0.019).

conclusionHigher adherence to gPVG and hPVG food patterns was generally associated with lower cardiovascular risk, whereas higher adherence to uPVG was associated to higher cardiovascular risk.

Indexed as

Cardiovascular DiseasesMetabolic SyndromeAnimalsCross-Sectional StudiesDietFeeding BehaviorHumansRisk FactorsVegetablesVegetariansCardiometabolic riskDietary food patternsMetabolic syndromePro-vegetarian

Identifiers

PMID34368892
PMCPMC8783853

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