Sugar-Sweetened Beverages and Cardiometabolic Health: An Update of the Evidence
Notice bibliographique
Résumé
Sugar-sweetened beverages (SSBs) have little nutritional value and a robust body of evidence has linked the intake of SSBs to weight gain and risk of type 2 diabetes (T2D), cardiovascular disease (CVD), and some cancers. Metabolic Syndrome (MetSyn) is a clustering of risk factors that precedes the development of T2D and CVD; however, evidence linking SSBs to MetSyn is not clear. To make informed recommendations about SSBs, new evidence needs to be considered against existing literature. This review provides an update on the evidence linking SSBs and cardiometabolic outcomes including MetSyn. Findings from prospective cohort studies support a strong positive association between SSBs and weight gain and risk of T2D and coronary heart disease (CHD), independent of adiposity. Associations with MetSyn are less consistent, and there appears to be a sex difference with stroke with greater risk in women. Findings from short-term trials on metabolic risk factors provide mechanistic support for associations with T2D and CHD. Conclusive evidence from cohort studies and trials on risk factors support an etiologic role of SSB in relation to weight gain and risk of T2D and CHD. Continued efforts to reduce intake of SSB should be encouraged to improve the cardiometabolic health of individuals and populations.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».