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Enregistrement W2237737651 · doi:10.1155/2008/810961

Soft Drink Consumption Linked with Fatty Liver in the Absence of Traditional Risk Factors

2008· article· en· W2237737651 sur OpenAlexvenueno aff
Nimer Assy, Gattas Nasser, Iad Kamayse, William Nseir, Zaza Beniashvili, A. Djibre, Maria Grosovski

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Gastroenterology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInsulin resistanceFatty liverHyperlipidemiaDiabetes mellitusObesityHypertriglyceridemiaInternal medicineMalondialdehydeMetabolic syndromePhysiologyTriglycerideDiseaseEndocrinologyCholesterolOxidative stress

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Little is known about dietary habits and their relationships with liver disease in nonalcoholic fatty liver disease (NAFLD) patients, particularly in the absence of obesity, diabetes or hyperlipidemia. OBJECTIVE: To assess the association between soft drink consumption and the presence of fatty liver in NAFLD patients who do not have classic risk factors. METHODS: Three hundred ten patients with NAFLD diagnosed by ultrasound were assessed for 36 months in a cross-sectional manner. Thirty-one patients (10%) who had NAFLD without classic risk factors were compared with 30 healthy controls. Physical activity was assessed during the preceding week and year, and every six months for 36 months. Data on daily dietary intake of food and soft drink, and the source of added sugar were collected during two seven-day periods, at the beginning of the study, and within two weeks after the metabolic tests by using a validated food questionnaire given by a trained dietician. Insulin resistance and lipid peroxidation were assessed by homeostasis model assessment-insulin resistance index (HOMA-IRI) and malondialdehyde (MDA) levels, respectively. RESULTS: Eighty per cent of patients (25 of 31) consumed an excessive amount of soft drink beverages (more than 50 g/day of added sugar) for 36 months, compared with 20% in healthy controls (P<0.001). Twenty per cent of patients consumed one drink per day, 40% consumed two to three drinks per day, and 40% consumed more than four drinks per day for most days during 36 months. The most common soft drinks consumed were regular Coca-Cola (40% of patients), Diet Coke (40%) and flavoured fruit juices (20%). Ultrasound findings revealed mild fatty liver in 44% of cases (n=14), moderate fatty liver in 38% (n=12), and severe fatty liver in 18% (n=5). HOMA-IRI and MDA levels were significantly higher in patients with NAFLD than in healthy controls (HOMA-IRI, 3.7 versus 1.7, P<0.001; and MDA, 420+/-300 micromol/mL versus 200+/-100 micromol/mL; P<0.001). When controlled for other factors, including dietary composition and physical activity, soft drink beverage consumption was the only independent variable that was able to predict the presence of fatty liver in 82.5% of cases with a sensitivity of 100%, a specificity of 76%, a positive predictive value of 57% and a negative predictive value of 100%. CONCLUSION: The present study may add important insight into the role of sugar-sweetened beverage consumption as a cause of fatty liver in patients without risk factors. Patients are encouraged to change their long-standing drinking behaviour.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,190 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations332
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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