Total Fructose Intake and Risk of Hypertension: A Systematic Review and Meta-Analysis of Prospective Cohorts
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Although most controlled feeding trials have failed to show an adverse effect of fructose on blood pressure, concerns continue to be raised regarding the role of fructose in hypertension. To quantify the association between fructose-containing sugar (high-fructose corn syrup, sucrose, and fructose) intake and incident hypertension, a systematic review and meta-analysis of prospective cohort studies was undertaken. METHODS: MEDLINE, EMBASE, CINAHL and the Cochrane Library (through February 5, 2014) were searched for relevant studies. Two independent reviewers reviewed and extracted relevant data. Risk estimates were aggregated comparing the lowest (reference) quintile with highest quintile of intake using inverse variance random effect models and expressed as risk ratios (RR) with 95% confidence intervals (CIs). Interstudy heterogeneity was assessed (Cochran Q statistic) and quantified (I(2) statistic). The Newcastle-Ottawa Scale assessed study quality. Clinicaltrials.gov NCT01608620. RESULTS: Eligibility criteria were met by 3 prospective cohorts (n = 37,375 men and 185,855 women) with 58,162 cases of hypertension observed over 2,502,357 person-years of follow-up. Median fructose intake was 5.7-6.0% total energy in the lowest quintile and 13.9-14.3% total energy in the highest quintile. Fructose intake was not associated with incident hypertension (RR = 1.02, 95% CI, 0.99-1.04), with no evidence of heterogeneity (I(2) = 0%, p = 0.59). Spline curve modeling showed a U-shaped relationship with a negative association at intakes ≤50th percentile (∼10% total energy) and a positive association at higher intakes. CONCLUSIONS: Total fructose intake was not associated with an increased risk of hypertension in 3 large prospective cohorts of U.S. men and women.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 0,000 |
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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».