Association of vegetarian diet with inflammatory biomarkers: a systematic review and meta-analysis of observational studies
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Vegetarian diets contain various anti-inflammatory components. We aimed to investigate the effects of vegetarianism on inflammatory biomarkers when compared with omnivores. DESIGN: Systematic review and meta-analysis. SETTING: Literature search was conducted in Science Direct, Proquest, MEDLINE and Google Scholar up to June 2016. Summary estimates and corresponding 95 % CI were derived via the DerSimonian and Laird method using random effects, subgroup analyses were run to find the source of heterogeneity and a fixed-effect model examined between-subgroup heterogeneity. SUBJECTS: Studies were included if they evaluated effects of any type of vegetarianism compared with omnivores on circulating levels of inflammatory biomarkers. No restriction was made in terms of language or the date of study publications. RESULTS: Eighteen articles were included. Pooled effect size showed no difference in high-sensitivity C-reactive protein (hs-CRP) levels in vegetarians v. omnivores (Hedges' g=-0·15; 95 % CI -0·35, 0·05), with high heterogeneity (I 2=75·6 %, P<0·01). A subgroup analysis by minimum duration of vegetarianism showed that a minimum duration of 2 years vegetarianism was associated with lower hs-CRP levels v. omnivores (Hedges' g=-0·29; 95 % CI -0·59, 0·01), with moderate heterogeneity (I 2=68·9 %, P<0·01). No significant effect was found in studies using a minimum duration of 6 months of vegetarianism, with low heterogeneity. Vegetarianism was associated with increased IL-6 concentrations (0·21 pg/ml; 95 % CI 0·18, 0·25), with no heterogeneity (I 2=0·0 %, P=0·60). CONCLUSIONS: The meta-analysis provides evidence that vegetarianism is associated with lower serum concentrations of hs-CRP when individuals follow a vegetarian diet for at least 2 years. Further research is necessary to draw appropriate conclusions regarding potential associations between vegetarianism and IL-6 levels. A vegetarian diet might be a useful approach to manage inflammaging in the long term.
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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 | 0,014 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».