Associations between Dietary Pulses Alone or with Other Legumes and Cardiometabolic Disease Outcomes: An Umbrella Review and Updated Systematic Review and Meta-analysis of Prospective Cohort Studies
Notice bibliographique
Résumé
To update the European Association for the Study of Diabetes clinical practice guidelines for nutrition therapy, we conducted an umbrella review and updated systematic review and meta-analysis (SRMA) of prospective cohort studies of the association between dietary pulses with or without other legumes and cardiometabolic disease outcomes. We searched the PubMed, MEDLINE, EMBASE, and Cochrane databases through March 2019. We included the most recent SRMAs of prospective cohort studies and new prospective cohort studies published after the census dates of the included SRMAs assessing the relation between dietary pulses with or without other legumes and incidence and mortality of cardiovascular diseases (CVDs) [including coronary heart disease (CHD), myocardial infarction (MI), and stroke], diabetes, hypertension, and/or obesity. Two independent reviewers extracted data and assessed risk of bias. Risk estimates were pooled using the generic inverse variance method and expressed as risk ratios (RRs) with 95% CIs. The overall certainty of the evidence was assessed using the GRADE approach. Six SRMAs were identified and updated to include 28 unique prospective cohort studies with the following number of cases for each outcome: CVD incidence, 10,261; CVD mortality, 16,168; CHD incidence, 7786; CHD mortality, 3331; MI incidence, 2585; stroke incidence, 8570; stroke mortality, 2384; diabetes incidence, 10,457; hypertension incidence, 83,284; obesity incidence, 8125. Comparing the highest with the lowest level of intake, dietary pulses with or without other legumes were associated with significant decreases in CVD (RR: 0.92; 95% CI: 0.85, 0.99), CHD (RR: 0.90; 95% CI: 0.83, 0.99), hypertension (RR: 0.91; 95% CI: 0.86, 0.97), and obesity (RR: 0.87; 95% CI: 0.81, 0.94) incidence. There was no association with MI, stroke, and diabetes incidence or CVD, CHD, and stroke mortality. The overall certainty of the evidence was graded as "low" for CVD incidence and "very low" for all other outcomes. Current evidence shows that dietary pulses with or without other legumes are associated with reduced CVD incidence with low certainty and reduced CHD, hypertension, and obesity incidence with very low certainty. More research is needed to improve our estimates. This trial was registered at clinicaltrials.gov as NCT03555734.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».