Dietary intake and diabetic retinopathy: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The evidence linking dietary intake with diabetic retinopathy (DR) is growing but unclear. We conducted a systematic review of the association between dietary intake and DR. METHODS: We systematically searched PubMed, Embase, Medline, and the Cochrane Central register of controlled trials, for publications between January 1967 and January 2017 using standardized criteria for diet and DR. Interventional and observational studies investigating micro- and macro-nutrient intakes; food and beverage consumptions; and dietary patterns were included. 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, 28 Observational) were retained. Higher intakes of dietary fibre, oily fish, and greater adherence to a Mediterranean diet were protective of DR. Conversely, high total caloric intake was associated with higher risk of DR. No significant associations of carbohydrate, vitamin D, and sodium intake with DR were found. Associations of antioxidants, fatty acids, proteins and alcohol with DR remain equivocal. CONCLUSIONS: Dietary fibre, oily fish, a Mediterranean diet and a reduced caloric intake are associated with lower risk of DR. Longitudinal data and interventional models are warranted to confirm our findings and better inform clinical guidelines.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».