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Enregistrement W1533444793 · doi:10.3389/fnut.2015.00012

The Ecologic Validity of Fructose Feeding Trials: Supraphysiological Feeding of Fructose in Human Trials Requires Careful Consideration When Drawing Conclusions on Cardiometabolic Risk

2015· article· en· W1533444793 sur OpenAlexafffund
Vivian L. Choo, John L. Sievenpiper

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Nutrition · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet, Metabolism, and Disease
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchPhysicians' Services Incorporated Foundation
Mots-clésFructoseMedicineClinical trialRisk factorInternal medicinePhysiologyEndocrinologyFood scienceChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Select trials of fructose overfeeding have been used to implicate fructose as a driver of cardiometabolic risk. OBJECTIVE: We examined temporal trends of fructose dose in human controlled feeding trials of fructose and cardiometabolic risk. METHODS: We combined studies from eight meta-analyses on fructose and cardiometabolic risk to assess the average fructose dose used in these trials. Two types of trials were identified: (1) substitution trials, in which energy from fructose was exchanged with equal energy from other carbohydrates and (2) addition trials, in which energy from fructose supplemented a diet compared to the diet alone. RESULTS: We included 64 substitution trials and 16 addition trials. The weighted average fructose dose in substitution trials was 101.7 g/day (95% CI: 98.4-105.1 g/day), and the weighted average fructose dose in addition trials was 187.3 g/day (95% CI: 181.4-192.9 g/day). CONCLUSION: Average fructose dose in substitution and addition trials greatly exceed national levels of reported fructose intake (49 ± 1.0 g/day) (NHANES 1977-2004). Future trials using fructose doses at real world levels are needed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,679
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,817
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,321
Score d'incertitude au seuil0,396

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,6790,817
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,013
Bibliométrie0,0050,009
Études des sciences et des technologies0,0040,014
Communication savante0,0120,010
Science ouverte0,0070,005
Intégrité de la recherche0,0080,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,168
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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