Abstract Background The aim of this study was to examine the association between different metabolic obesity phenotypes and the non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD). Methods This cross-sectional analysis utilized data from the baseline phase of the Ravansar non-communicable diseases (RaNCD) cohort study, which involved 8,360 adults. Participants with a Fatty Liver Index (FLI) score of ≥ 60 was classified as having NAFLD. The FLI score was calculated using liver non-invasive markers and anthropometric measurements. Participants were categorized into four phenotypes based on the presence or absence of metabolic syndrome and obesity. Logistic regression analysis was used to evaluate the association of NAFLD and obesity phenotypes. Results According to the FLI index, the prevalence of NAFLD was 39.56%. Participants with FLI scores of ≥ 60 had higher energy intake compared to those in the FLI < 60 group ( P = 0.033). In subjects with metabolically unhealthy phenotypes, the level of physical activity was lower compared to those with metabolically healthy phenotypes. The risk of NAFLD in males with the metabolically healthy-obese phenotype increased by 8.92 times (95% CI: 2.20, 15.30), those with the metabolically unhealthy-non-obese phenotype increased by 7.23 times (95% CI: 5.82, 8.99), and those with the metabolically unhealthy-obese phenotype increased by 32.97 times (95% CI: 15.70, 69.22) compared to the metabolically healthy-non-obese phenotype. Similarly, these results were observed in females. Conclusion This study demonstrated that the risk of NAFLD is higher in individuals with metabolically healthy/obese, metabolically unhealthy/non-obese, and metabolically unhealthy/obese phenotypes compared to those with non-obese/metabolically healthy phenotypes.

Ischemic heart disease (IHD) is a condition in which the heart is starved of oxygen. Knowing the dietary risk factors implementing appropriate nutritional interventions in this regard seems essential. Therefore, the present study was carried out to determine the epidemiological features of IHD affected by dietary risks. This study used data from the Global Burden of Disease (GBD) study. In this study, we collected information on death, years lived with disability (YLD), and disability-adjusted life years (DALYs) of IHD affected by dietary risks in one hundred thousand people with 95% confidence based on the direct Age Standard Rate (ASR). We applied these data based on the Socio-demographic Index (SDI). In 2019, the number of IHD deaths, YLDs, and DALYs attributable to dietary risks was 62.43 million (95% UI [50.97–73.63] per 100,000 population), 36.88 (95% UI [23.87–53.32] per 100,000 population), and 1271.32 (95% UI [1061.29–1473.75] per 100,000 population), respectively. We found that the lowest DALYs of IHD affected by dietary risks by ASR are for high SDI countries. Most dietary risk factors related to IHD in countries with high and high middle SDI were related to a diet high in red and processed meat, sodium, and low in legumes, but in countries with low and low middle SDI, it was related to a diet low in fiber, fruit, nuts and seeds, PUFA, seafood W3 fatty acids, vegetables and whole grain. Considering that the dietary risk factors related to IHD are different based on SDI, it is necessary to consider nutritional interventions according to SDI.

Abstract Current evidence suggests that non-traditional serum lipid ratios are more effective than traditional serum lipid parameters in predicting vascular diseases, and both of them are associated with dietary patterns. Therefore, this study aimed to investigate the relationship between the dietary inflammatory index (DII) and atherogenic indices using traditional serum lipid parameters (triglyceride (TG), total cholesterol (TC), LDL cholesterol (LDL–c), high-density lipoprotein cholesterol (HDL–c)) and non-traditional serum lipid ratios (atherogenic index of plasma (AIP), Castelli's index-I (CRI_I), Castelli's index-II (CRI_II), the lipoprotein combination index (LCI), and the atherogenic coefficient (AC)). Basic information from the Ravansar Non-Communicable Diseases cohort study was utilized in the present cross-sectional observational study. The study included 8870 adults aged 35–65 years. A validated food frequency questionnaire (FFQ) was used to measure DII. We compared the distributions of outcomes by DII score groups using multivariable linear regression. The difference between DII score groups was evaluated by the Bonferroni test. The mean ± SD DII was − 2.5 ± 1.43, and the prevalence of dyslipidemia was 44%. After adjusting for age, sex, smoking status, alcohol consumption status, physical activity, systolic blood pressure (SBP), diastolic blood pressure (DBP), fasting blood sugar (FBS), body mass index (BMI) and socioeconomic status (SES), participants in the highest quartile of DII had a greater risk for CRI_I (β = 0.11, CI 0.05, 0.18), CRI_II (β = 0.06, CI 0.01, 0.11), LCI (β = 0.11, CI 288.12, 8373.11), AC (β = 0.11, CI 0.05, 0.17) and AIP (β = 0.06, CI 0.02, 0.10). Moreover, according to the adjusted logistic regression model, the risk of dyslipidemia significantly increased by 24% (OR: 1.24, 95% CI 1.08–1.41), 7% (OR: 1.07, 95% CI 0.94, 1.21) and 3% (OR: 1.03, 95% CI 0.91, 1.16) in Q4, Q3 and Q2 of the DII, respectively. Finally, diet-related inflammation, as estimated by the DII, is associated with a higher risk of CRI-I, CRI-II, LCI, AC, and AIP and increased odds of dyslipidemia.

Metabolic syndrome (MetS) is associated to sleep duration. It is crucial to identify factors that disrupt sleep regulation. The study aimed to assess the indirect effect of risk factors related to MetS severity through sleep duration by utilizing a structural equation model (SEM).