A systematic review of the associations between dietary intake and diabetic retinopathy
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The evidence linking diet with diabetic retinopathy (DR) is growing, but DR‐specific dietary guidelines are still lacking. We conducted a comprehensive systematic assessment of the association between dietary intake and DR, and determined key areas for further research. Methods PubMed, Embase, Medline, and the Cochrane Central register of controlled trials were systematically searched for papers published between Jan 1967 and Jan 2017 according to standardized criteria. Interventional and observational studies, investigating nutrient intake, food and beverage consumption, and dietary patterns, were included. Data extraction was performed through a standardized extraction form, and study quality was evaluated using a modified Newcastle‐Ottawa scale for observational studies, and the Cochrane collaboration tool for interventional studies. Results Of 4265 titles initially identified, 31 studies (3 interventional, 9 cohort, 4 case‐control, 15 cross‐sectional) were retained. The evidence suggests the intake of dietary fibre, oily fish, and a Mediterranean diet to be protective of DR. Conversely, higher caloric intake was associated with higher DR risk. No significant associations of DR with carbohydrate, vitamin D and sodium intake were found. The association between DR and antioxidants, fatty acids, proteins, alcohol, and other popular beverages such as tea and coffee remains equivocal. Conclusions Diet is a crucial aspect of DR management, with dietary components including dietary fibre, oily fish, and a Mediterranean diet being protective of DR, and a high caloric intake associated with greater DR risk. However, further cohort studies to untangle the effects of other key dietary components on DR, such as antioxidants, fatty acids, proteins, alcohol and popular beverages, are needed in order to better inform clinical guidelines.
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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 | 0,009 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».