Nut consumption and incidence of cardiovascular diseases and cardiovascular disease mortality: a meta-analysis of prospective cohort studies
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Previous meta-analyses evaluating the association between nut consumption and the risk of cardiovascular disease (CVD) had substantial methodological limitations and lacked recently published large prospective studies; hence, making an updated meta-analysis highly desirable. OBJECTIVE: To update the clinical guidelines for nutrition therapy in relation to the European Association for the Study of Diabetes (EASD), a systematic review and meta-analysis of prospective studies was conducted using the Grading of Recommendations, Assessment, Development, and Evaluation (GRADE) system to summarize the evidence of the association between total nuts, specific types of nuts, and the incidence of, and mortality from, CVD outcomes. DATA SOURCES: Relevant articles were identified by searching the PubMed and Cochrane databases. DATA EXTRACTION: Two independent researchers screened the articles to identify those that met the inclusion criteria. DATA ANALYSIS: The inverse variance method with fixed-effect or random-effects models was used to pool data across studies (expressed as risk ratio [RR] and 95% confidence interval [CI]). Heterogeneity was tested and quantified using the Cochrane Q test and I2-statistic, respectively. The GRADE system was used to assess the quality of the evidence. RESULTS: Nineteen studies were included in the analyses. The results revealed an inverse association between total nut consumption (comparing highest vs lowest categories) and CVD incidence (RR, 0.85; 95%CI, 0.800.91; I2, 0%), CVD mortality (RR, 0.77; 95%CI, 0.72-0.82; I2, 3%), coronary heart disease (CHD) incidence (RR, 0.82; 95%CI, 0.69-0.96; I2, 74%), CHD mortality (RR, 0.76; 95%CI, 0.67-0.86; I2, 46%), stroke mortality (RR, 0.83; 95%CI, 0.75-0.93; I2, 0%), and atrial fibrillation (RR, 0.85; 95%CI, 0.73-0.99; I2, 0%). No association was observed with stroke incidence and heart failure. The certainty of the evidence ranged from moderate to very low. CONCLUSIONS: This systematic review and meta-analysis revealed a beneficial role of nut consumption in reducing the incidence of, and mortality from, different CVD outcomes.
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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 | 0,035 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,056 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».