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Enregistrement W2900796666 · doi:10.1136/bmj.k4644

Food sources of fructose-containing sugars and glycaemic control: systematic review and meta-analysis of controlled intervention studies

2018· review· en· W2900796666 sur OpenAlexafffund
Vivian L. Choo, Effie Viguiliouk, Sonia Blanco Mejía, Adrian I. Cozma, Tauseef Khan, Vanessa Ha, Thomas M.S. Wolever, Lawrence A. Leiter, Vladimir Vuksan, Cyril W.C. Kendall, Russell J. de Souza, David J.A. Jenkins, John L. Sievenpiper

Notice bibliographique

RevueBMJ · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet, Metabolism, and Disease
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanUniversity of CalgaryImpactMcMaster UniversityQueen's UniversityUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesObesity CanadaCanadian Society of Endocrinology and MetabolismSociety for EndocrinologyHospital for Sick ChildrenCanadian Nutrition SocietyPhysicians' Services Incorporated FoundationAlmond Board of CaliforniaInternational Nut and Dried Fruit CouncilEuropean Foundation for the Study of DiabetesPhysicians Committee for Responsible MedicineLoblaw Companies LimitedUniversity of TorontoInternational Sweeteners AssociationAlberta Pulse Growers CommissionGlycemic Index FoundationBanting and Best Diabetes Centre, University of TorontoEuropean Food Safety AuthorityU.S. Department of AgricultureDiabetes CanadaCanadian Cardiovascular SocietySaskatchewan Pulse GrowersArizona State UniversityDairy Farmers of CanadaLoma Linda UniversityCanadian Institutes of Health ResearchPepsiCoInnovative Research Group Project of the National Natural Science Foundation of ChinaCanadian Diabetes Association
Mots-clésFructoseMeta-analysisMedicineConfidence intervalDiabetes mellitusCochrane LibraryInsulinInternal medicineFood scienceEndocrinologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To assess the effect of different food sources of fructose-containing sugars on glycaemic control at different levels of energy control. DESIGN: Systematic review and meta-analysis of controlled intervention studies. DATA SOURCES: Medine, Embase, and the Cochrane Library up to 25 April 2018. ELIGIBILITY CRITERIA FOR SELECTING STUDIES: Controlled intervention studies of at least seven days' duration and assessing the effect of different food sources of fructose-containing sugars on glycaemic control in people with and without diabetes were included. Four study designs were prespecified on the basis of energy control: substitution studies (sugars in energy matched comparisons with other macronutrients), addition studies (excess energy from sugars added to diets), subtraction studies (energy from sugars subtracted from diets), and ad libitum studies (sugars freely replaced by other macronutrients without control for energy). Outcomes were glycated haemoglobin (HbA1c), fasting blood glucose, and fasting blood glucose insulin. DATA EXTRACTION AND SYNTHESIS: Four independent reviewers extracted relevant data and assessed risk of bias. Data were pooled by random effects models and overall certainty of the evidence assessed by the GRADE approach (grading of recommendations assessment, development, and evaluation). RESULTS: 155 study comparisons (n=5086) were included. Total fructose-containing sugars had no harmful effect on any outcome in substitution or subtraction studies, with a decrease seen in HbA1c in substitution studies (mean difference -0.22% (95% confidence interval to -0.35% to -0.08%), -25.9 mmol/mol (-27.3 to -24.4)), but a harmful effect was seen on fasting insulin in addition studies (4.68 pmol/L (1.40 to 7.96)) and ad libitum studies (7.24 pmol/L (0.47 to 14.00)). There was interaction by food source, with specific food sources showing beneficial effects (fruit and fruit juice) or harmful effects (sweetened milk and mixed sources) in substitution studies and harmful effects (sugars-sweetened beverages and fruit juice) in addition studies on at least one outcome. Most of the evidence was low quality. CONCLUSIONS: Energy control and food source appear to mediate the effect of fructose-containing sugars on glycaemic control. Although most food sources of these sugars (especially fruit) do not have a harmful effect in energy matched substitutions with other macronutrients, several food sources of fructose-containing sugars (especially sugars-sweetened beverages) adding excess energy to diets have harmful effects. However, certainty in these estimates is low, and more high quality randomised controlled trials are needed. STUDY REGISTRATION: Clinicaltrials.gov (NCT02716870).

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)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,081
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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,150

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,081
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0300,035
Bibliométrie0,0130,012
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
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 Opus0,130
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,288 · 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

Citations141
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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