Assessing the in vivo data on low/no-calorie sweeteners and the gut microbiota
Notice bibliographique
Résumé
Low/no-calorie sweeteners (LNCS) are continually under the spotlight in terms of their safety and benefits; in 2014 a study was published linking LNCS to an enhanced risk of glucose intolerance through modulation of the gut microbiota. In response, an in-depth review of the literature was undertaken to evaluate the major contributors to potential changes in the gut microbiota and their corresponding sequelae, and to determine if consuming LNCS (e.g., acesulfame K, aspartame, cyclamate, neotame, saccharin, sucralose, steviol glycosides) contributes to changes in the microbiome based on the data reported in human and animal studies. A few rodent studies with saccharin have reported changes in the gut microbiome, but primarily at high doses that bear no relevance to human consumption. This and other studies suggesting an effect of LNCS on the gut microbiota were found to show no evidence of an actual adverse effect on human health. The sum of the data provides clear evidence that changes in the diet unrelated to LNCS consumption are likely the major determinants of change in gut microbiota numbers and phyla, confirming the viewpoint supported by all the major international food safety and health regulatory authorities that LNCS are safe at currently approved levels.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».