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Enregistrement W2558194637 · doi:10.1007/s00394-016-1345-3

Controversies about sugars: results from systematic reviews and meta-analyses on obesity, cardiometabolic disease and diabetes

2016· review· en· W2558194637 sur OpenAlexafffund
Tauseef Khan, John L. Sievenpiper

Notice bibliographique

RevueZeitschrift für Ernährungswissenschaft · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet, Metabolism, and Disease
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchBanting and Best Diabetes Centre, University of TorontoPhysicians' Services Incorporated FoundationCanadian Diabetes Association
Mots-clésObesityDiabetes mellitusMedicineDiseaseMeta-analysisSystematic reviewType 2 diabetesEnvironmental healthMEDLINEInternal medicineEndocrinologyBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fructose-containing sugars are a focus of attention as a public health target for their putative role in obesity and cardiometabolic disease including diabetes. The fructose moiety is singled out to be the primary driver for the harms of sugars due to its unique endocrine signal and pathophysiological role. However, this is only supported by ecological studies, animal models of overfeeding and select human intervention studies with supraphysiological doses or lack of control for energy. The highest level of evidence from systematic reviews and meta-analyses of controlled trials has not shown that fructose-containing sugars behave any differently from other forms of digestible carbohydrates. Fructose-containing sugars can only lead to weight gain and other unintended harms on cardiometabolic risk factors insofar as the excess calories they provide. Prospective cohort studies, which provide the strongest observational evidence, have shown an association between fructose-containing sugars and cardiometabolic risk including weight gain, cardiovascular disease outcomes and diabetes only when restricted to sugar-sweetened beverages and not for sugars from other sources. In fact, sugar-sweetened beverages are a marker of an unhealthy lifestyle and their drinkers consume more calories, exercise less, smoke more and have a poor dietary pattern. The potential for overconsumption of sugars in the form of sugary foods and drinks makes targeting sugars, as a source of excess calories, a prudent strategy. However, sugar content should not be the sole determinant of a healthy diet. There are many other factors in the diet-some providing excess calories while others provide beneficial nutrients. Rather than just focusing on one energy source, we should consider the whole diet for health benefits.

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)0,053
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,148
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,279

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0530,148
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,038
Bibliométrie0,0080,010
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,128
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,276 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations210
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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