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Enregistrement W2891687421 · doi:10.1096/fasebj.30.1_supplement.904.7

Relation of Total Sugars and Fructose‐Containing Sugars with Risk of Cardiovascular Disease: A Systematic Review and Meta‐Analysis of Prospective Cohort Studies

2016· review· en· W2891687421 sur OpenAlexaffabout
Tauseef Khan, Sonia Blanco Mejía, Russell J. de Souza, Cyril W.C. Kendall, John L. Sievenpiper

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet, Metabolism, and Disease
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of TorontoUniversity of SaskatchewanSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineProspective cohort studyRelative riskMeta-analysisCochrane LibraryCohort studyConfidence intervalFructoseCohortInternal medicineFood scienceChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective Intake of sugars‐sweetened beverages has been associated with weight gain and risk of cardiovascular disease in adults, though, it is not known if the intake of total sugars and particularly fructose‐containing sugars is associated with cardiovascular disease (CVD). We undertook a systematic review and meta‐analysis of cohort studies to quantify the relation of total sugars, sucrose, and fructose with incident CVD. Methods MEDLINE, EMBASE and Cochrane Library (through October 31, 2015) were searched for relevant studies. We included prospective cohort studies in humans investigating the association between total and individual fructose‐containing sugars and incident CVD. Two independent reviewers reviewed and extracted the relevant data and assessed study quality (Newcastle‐Ottawa Scale). Risk estimates of extreme comparisons (lowest versus highest quantile) were pooled using inverse variance random effects models and expressed as risk ratios (RR) with 95% confidence intervals (CIs). Inter‐study heterogeneity was assessed with Cochran Q statistic and quantified with the I 2 statistic. Results Eight prospective cohort comparisons (n = 512,343) involving 14,035 cases of CVD observed over an average of 11.9 years of follow‐up were eligible. Median total sugar intake was 55 g and 115 g in the lowest and highest quantile respectively. Total sugars intake was weakly associated with increased CVD risk (RR, 1.08 [95% CIs, 1.01 to 1.14]) with no evidence of heterogeneity (I 2 = 0%, p= 0.99). There was a weak positive association with total fructose intake (RR, 1.08 [95% CIs, 1.00 to 1.15]) but not total sucrose intake (RR, 0.95 [95% CIs, 0.87 to 1.04]) with no evidence of significant heterogeneity (I 2 <29%, P>0.24). Effect estimates were similar when stratified by sex. Limitations As the observed associations were weak and the 95% CIs for sucrose included potentially important benefit, measured and unmeasured residual confounding cannot be excluded. Conclusions Total sugars and fructose were weakly associated with increased CVD risk in eight large prospective cohort comparisons. Additional studies looking at important food sources of sugars other than sugars‐sweetened beverages may be helpful in better explaining the relationship between dietary sugars and CVD risk. Support or Funding Information Canadian Diabetes Association and PSI Foundation. https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT01608620

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,982
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,039
Bibliométrie0,0080,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,277 · 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.

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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission2
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