Dairy foods and bone health throughout the lifespan: a critical appraisal of the evidence
Notice bibliographique
Résumé
The consumption of high-Ca, high-protein dairy foods (i.e. milk, cheese, yogurt) is advocated for bone health across the lifespan to reduce the risk of low-trauma fractures. However, to date, the anti-fracture efficacy of dairy food consumption has not been demonstrated in randomised controlled trials but inferred from cross-sectional and prospective studies. The anti-fracture efficacy of dairy food consumption is plausible, but testing this requires a robust study design to ensure outcomes are suitably answering this important public health question. The evidence of skeletal benefits of dairy food consumption is equivocal, not because it may not be efficacious but because the study design and execution are often inadequate. The key issues are compliance with dietary intervention, dropouts, sample sizes and most importantly lack of deficiency before intervention. Without careful appraisal of the design and execution of available studies, precarious interpretations of outcomes may be made from these poorly designed or executed studies, without consideration of how study design may be improved. Dairy food interventions in children are further hampered by heterogeneity in growth: in particular sex and maturity-related differences in the magnitude, timing, location and surface-specific site of bone accrual. Outcomes of studies combining children of different sexes and maturity status may be masked or exaggerated by these differences in growth, so inaccurate conclusions are drawn from results. Until these critical issues in study design are considered in future dairy food interventions, the anti-fracture efficacy of dairy food consumption may remain unknown and continue to be based on conjecture.
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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 | 0,031 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».