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Enregistrement W2090291477 · doi:10.7326/0003-4819-156-12-201206190-00025

Effects of Excessive Fructose Intake on Health

2012· article· en· W2090291477 sur OpenAlexaffabout
John L. Sievenpiper, Russell J. de Souza, David J.A. Jenkins

Notice bibliographique

RevueAnnals of Internal Medicine · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet, Metabolism, and Disease
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineWeight gainGerontologyFructoseBody weightDemographyInternal medicineFood scienceSociologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Letters19 June 2012Effects of Excessive Fructose Intake on HealthJohn L. Sievenpiper, MD, PhD, Russell J. de Souza, ScD, RD, and David J.A. Jenkins, MD, PhD, DScJohn L. Sievenpiper, MD, PhDFrom McMaster University, Hamilton, Ontario L8N 3Z5, Canada, and University of Toronto, Toronto, Ontario M5S 3E2, Canada.Search for more papers by this author, Russell J. de Souza, ScD, RDFrom McMaster University, Hamilton, Ontario L8N 3Z5, Canada, and University of Toronto, Toronto, Ontario M5S 3E2, Canada.Search for more papers by this author, and David J.A. Jenkins, MD, PhD, DScFrom McMaster University, Hamilton, Ontario L8N 3Z5, Canada, and University of Toronto, Toronto, Ontario M5S 3E2, Canada.Search for more papers by this authorAuthor, Article, and Disclosure Informationhttps://doi.org/10.7326/0003-4819-156-12-201206190-00025 SectionsAboutFull TextPDF ToolsAdd to favoritesDownload CitationsTrack CitationsPermissions ShareFacebookTwitterLinkedInRedditEmail IN RESPONSE:We thank Dr. Johnson and colleagues for their comments. Their concern was that people may infer from our data that fructose intake does not promote weight gain. On the contrary, in hypercaloric trials, extreme fructose doses providing excess energy did promote weight gain despite short follow-up; however, energy was a more important factor than substrate. The weight gain was similar to that predicted from excess energy alone. We also found no effect on body weight under the same conditions of excess energy except where the comparisons were isocalorically matched. The level of energy control was unlikely to play ...References1. Sievenpiper JL, Carleton AJ, Chatha S, Jiang HY, de Souza RJ, Beyene J, et al. Heterogeneous effects of fructose on blood lipids in individuals with type 2 diabetes: systematic review and meta-analysis of experimental trials in humans. Diabetes Care. 2009;32:1930-7. [PMID: 19592634] CrossrefMedlineGoogle Scholar2. Ha V, Sievenpiper JL, de Souza RJ, Chiavaroli L, Wang DD, Cozma AI, et al. Effect of fructose on blood pressure: a systematic review and meta-analysis of controlled feeding trials. Hypertension. 2012;59:787-95. [PMID: 22331380] CrossrefMedlineGoogle Scholar3. Wang DD, Sievenpiper JL, de Souza RJ, Chiavaroli L, Ha V, Cozma AI, et al. The effects of fructose intake on serum uric acid vary among controlled dietary trials. J Nutr. 2012;142:916-23. [PMID: 22457397] CrossrefMedlineGoogle Scholar4. Cozma AI, Sievenpiper JL, de Souza RJ, Chiavaroli L, Ha V, Wang DD, et al. Effect of fructose on glycemic control in diabetes: a meta-analysis of controlled feeding trials, Diabetes Care. 2012. [Forthcoming]. Google Scholar5. Livesey G, Taylor R. Fructose consumption and consequences for glycation, plasma triacylglycerol, and body weight: meta-analyses and meta-regression models of intervention studies. Am J Clin Nutr. 2008;88:1419-37. [PMID: 18996880] MedlineGoogle Scholar Author, Article, and Disclosure InformationAuthors: John L. Sievenpiper, MD, PhD; Russell J. de Souza, ScD, RD; David J.A. Jenkins, MD, PhD, DScAffiliations: From McMaster University, Hamilton, Ontario L8N 3Z5, Canada, and University of Toronto, Toronto, Ontario M5S 3E2, Canada.Disclosures: Disclosures can be viewed at www.acponline.org/authors/icmje/ConflictOfInterestForms.do?msNum=M11-1669. PreviousarticleNextarticle Advertisement FiguresReferencesRelatedDetailsSee AlsoEffect of Fructose on Body Weight in Controlled Feeding Trials John L. Sievenpiper , Russell J. de Souza , Arash Mirrahimi , Matthew E. Yu , Amanda J. Carleton , Joseph Beyene , Laura Chiavaroli , Marco Di Buono , Alexandra L. Jenkins , Lawrence A. Leiter , Thomas M.S. Wolever , Cyril W.C. Kendall , and David J.A. Jenkins Effects of Excessive Fructose Intake on Health Richard J. Johnson , Miguel A. Lanaspa , Carlos Roncal-Jimenez , and Laura G. Sanchez-Lozada Metrics 19 June 2012Volume 156, Issue 12Page: 905-906KeywordsBlood pressureBody weightFatty liverFructosesInsulin resistanceLipidsSucroseSystematic reviewsUric acidWeight gain ePublished: 19 June 2012 Issue Published: 19 June 2012 Copyright & PermissionsCopyright © 2012 by American College of Physicians. All Rights Reserved.PDF downloadLoading ...

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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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,187

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0560,008

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,342 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations3
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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