MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2889845473 · doi:10.1096/fasebj.30.1_supplement.906.6

Liquid Calories from Sugars Do Not Increase Body Weight More than Solid Calories: A Systematic Review and Meta‐Analysis of Controlled Feeding Trials

2016· review· en· W2889845473 sur OpenAlexafffundabout
Jarvis C. Noronha, Vivian L. Choo, Sonia Blanco Mejía, Effie Viguiliouk, Viranda H. Jayalath, Catherine R. Braunstein, Cyril W.C. Kendall, John L. Sievenpiper

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet and metabolism studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of SaskatchewanSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesPhysicians' Services Incorporated Foundation
Mots-clésCalorieMeta-analysisMedicinePreloadInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective Although liquid calories from sugars have been shown to be more poorly compensated than solid calories in pooled analyses of acute preload trials, it is unclear whether they contribute more to weight gain over the longer term. To synthesize the evidence of the effect of liquid calories from sugars versus solid calories on body weight in controlled trials. Methods We searched Medline, EMBASE, and Cochrane Library through September 21, 2015. We included controlled trials of ≥ 7 days investigating the effect of liquid calories from sugars in exchange for solid calories from various sources on body weight. Two independent reviewers extracted relevant data as well as assessed risk of bias (Cochrane Risk of Bias Tool). Data were pooled using the generic inverse variance method and expressed as mean differences (MD) with 95% confidence intervals (CIs). Heterogeneity was assessed (Cochran Q statistic) and quantified (I 2 statistic). Results Seven trials involving 135 participants met the eligibility criteria. The exchange of liquid calories from sugars for solid calories from various carbohydrates did not lead to significant weight gain (MD= −0.38 kg (95% CI −2.14 kg to 1.37 kg) over a median follow‐up of 6‐weeks. There was no evidence of inter‐study heterogeneity (I 2 = 0%). Limitations The small number and short duration of the available trials are important sources of uncertainty. Conclusion Pooled analyses failed to show that liquid calories from sugars result in weight gain compared to solid calories from different carbohydrates. There remains a need for larger and longer high quality trials. Support or Funding Information Funding: The Canadian Institutes of Health Research (funding reference number, 129920) through the Canada‐wide Human Nutrition Trialists’ Network (NTN) and PSI foundation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,054
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,116

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,054
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0250,036
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,079
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,293 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe FASEB Journal→Même sujetDiet and metabolism studies→Travaux en français237 207→