Targeting Overconsumption of Sugar-Sweetened Beverages vs. Overall Poor Diet Quality for Cardiometabolic Diseases Risk Prevention: Place Your Bets!
Notice bibliographique
Résumé
Chronic overconsumption of sugar-sweetened beverages (SSBs) is amongst the dietary factors most consistently found to be associated with obesity, type 2 diabetes (T2D) and cardiovascular disease (CVD) risk in large epidemiological studies. Intervention studies have shown that SSB overconsumption increases intra-abdominal obesity and ectopic lipid deposition in the liver, and also exacerbates cardiometabolic risk. Similar to the prevalence of obesity and T2D, national surveys of food consumption have shown that chronic overconsumption of SSBs is skyrocketing in many parts of the world, yet with marked heterogeneity across countries. SSB overconsumption is also particularly worrisome among children and adolescents. Although the relationships between SSB overconsumption and obesity, T2D, and CVD are rather consistent in epidemiological studies, it has also been shown that SSB overconsumption is part of an overall poor dietary pattern and is particularly prevalent among subgroups of the population with low socioeconomic status, thereby questioning the major focus on SSBs to target/prevent cardiometabolic diseases. Public health initiatives aimed specifically at decreasing SSB overconsumption will most likely be successful in influencing SSB consumption per se. However, comprehensive strategies targeting poor dietary patterns and aiming at improving global dietary quality are likely to have much more impact in addressing the unprecedented public health challenges that we are currently facing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».