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Enregistrement W2335665229 · doi:10.1097/mpg.0000000000000704

Overstated Associations Between Fructose and Nonalcoholic Fatty Liver Disease

2015· letter· en· W2335665229 sur OpenAlexaff
Laura Chiavaroli, Vanessa Ha, Russell J. de Souza, Cyril W.C. Kendall, John L. Sievenpiper

Notice bibliographique

RevueJournal of Pediatric Gastroenterology and Nutrition · 2015
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet, Metabolism, and Disease
Établissements canadiensSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNonalcoholic fatty liver diseaseMedicineFructoseConfoundingFatty liverInternal medicineEndocrinologyPhysiologyGastroenterologyDiseaseFood scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To the Editor: The conclusion made by O'Sullivan et al (1) may be unjustified. Proper adjustment for energy is imperative. Although the residuals method (2,3) is valid for the energy-adjustment of nutrient intake, it does not completely adjust for total energy intake. To isolate the effect of a nutrient, the convention is to add total energy to the nutrient residual model (2,3). Important confounding from energy has been observed in the effects of fructose. In a series of systematic reviews and meta-analyses of controlled feeding trials, we found that fructose did not have an adverse effect on markers of nonalcoholic fatty liver disease (NAFLD) (4) or related risk factors (5–10) in comparisons matched for energy. A consistent signal for harm, however, was seen in imbalanced comparisons, in which excess energy from fructose is added to diets compared with diets without the excess energy (4–8). Thus, the effects of fructose appear attributable more to excess energy than fructose. Other confounders associated with NAFLD, absent in the models, include saturated fat, dietary fiber, and physical activity. Although not significantly associated with NAFLD in their univariate models, this does not rule out important residual confounding (2,3), especially because the authors themselves have already shown that a Western dietary pattern is associated with a greater risk of NAFLD in this same cohort (11). Contradictory findings further complicate the matter. Across the total cohort (n = 592), a significant negative association was shown with fructose and NAFLD by liver enzymes (alanine aminotransferase [ALT]), an established marker in the diagnosis and management of NAFLD (12). The positive association with fructose and NAFLD by liver ultrasound was only seen in the obese subset (n = 28). Given the small sample size, there is a real chance this association represents a noncausal false-positive association. To understand whether fructose is independently associated with NAFLD, these results need to be tested in other prospective cohort studies with appropriate adjustments on biopsy-proven NAFLD. To move beyond associations, high-quality randomized trials on biopsy-proven NAFLD 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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,120
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: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,120

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,120
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0060,001
Intégrité de la recherche0,0140,018
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,004

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,243 · 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
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

Citations4
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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