Red meat consumption, risk of incidence of cardiovascular disease and cardiovascular mortality, and the dose–response effect
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Red and (particularly) processed meats are high in cholesterol and saturated and solid fatty acids. Their consumption is considered one of the risk factors for metabolic disorders. Numerous studies demonstrated a possible association between red meat consumption and cardiovascular disease (CVD). In this protocol, we propose a systematic review of the literature to examine the associations of red meat consumption with CVD incidence and mortality, and explore the potential dose-response relationship. METHODS: We will search MEDLINE/PubMed, Scopus, SciELO, LILACS, ScienceDirect, Web of Science, Cochrane (CENTRAL), WHOLIS, PAHO, and Embase. We will include prospective epidemiological studies (longitudinal cohort). Risk of bias will be assessed using the Newcastle-Ottawa scale (NOS). Four independent researchers will conduct all evaluations. Disagreements will be referred to a fifth reviewer. We will summarize our findings using a narrative approach and tables to describe the characteristics of the included studies. The heterogeneity between trial results will be evaluated using a standard chi-squared test with P < .05. We will conduct the study in accordance with the guideline of the Preferred Reporting Items for Systematic Review and Meta-analyses Protocols (PRISMA-P). RESULTS: This review will evaluate the association between red meat consumption and incidence of CVD and mortality (primary outcome measures). The secondary outcome measure will include the dose-response effect. CONCLUSION: The findings of this systematic review will summarize the latest evidence of the association between red meat consumption and incidence of CVD and mortality and the dose-response effect through a systematic review and meta-analysis. REGISTRATION: PROSPERO CRD42019100914.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».