Nonnutritive sweeteners and cardiometabolic health: a systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials and prospective cohort studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND Nonnutritive sweeteners, such as aspartame, sucralose and stevioside, are widely consumed, yet their long-term health impact is uncertain. We synthesized evidence from prospective studies to determine whether routine consumption of non-nutritive sweeteners was associated with long-term adverse cardiometabolic effects. METHODS We searched MEDLINE, Embase and Cochrane Library (inception to January 2016) for randomized controlled trials (RCTs) that evaluated interventions for nonnutritive sweeteners and prospective cohort studies that reported on consumption of non-nutritive sweeteners among adults and adolescents. The primary outcome was body mass index (BMI). Secondary outcomes included weight, obesity and other cardiometabolic end points. RESULTS From 11 774 citations, we included 7 trials (1003 participants; median follow-up 6 mo) and 30 cohort studies (405 907 participants; median follow-up 10 yr). In the included RCTs, nonnutritive sweeteners had no significant effect on BMI (mean difference −0.37 kg/m2; 95% confidence interval [CI] −1.10 to 0.36; I2 9%; 242 participants). In the included cohort studies, consumption of nonnutritive sweeteners was associated with a modest increase in BMI (mean correlation 0.05, 95% CI 0.03 to 0.06; I2 0%; 21 256 participants). Data from RCTs showed no consistent effects of nonnutritive sweeteners on other measures of body composition and reported no further secondary outcomes. In the cohort studies, consumption of nonnutritive sweeteners was associated with increases in weight and waist circumference, and higher incidence of obesity, hypertension, metabolic syndrome, type 2 diabetes and cardiovascular events. Publication bias was indicated for studies with diabetes as an outcome. INTERPRETATION Evidence from RCTs does not clearly support the intended benefits of nonnutritive sweeteners for weight management, and observational data suggest that routine intake of nonnutritive sweeteners may be associated with increased BMI and cardiometabolic risk. Further research is needed to fully characterize the long-term risks and benefits of nonnutritive sweeteners. Protocol registration: PROSPERO-CRD42015019749
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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 | 0,025 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 ».