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Enregistrement W3009258320 · doi:10.1136/bmj.m513

Egg consumption and risk of cardiovascular disease: three large prospective US cohort studies, systematic review, and updated meta-analysis

2020· review· en· W3009258320 sur OpenAlexfundno aff
Jean‐Philippe Drouin‐Chartier, Siyu Chen, Yanping Li, Amanda L Schwab, Meir J. Stampfer, Frank M. Sacks, Bernard Rosner, Walter C. Willett, Frank B. Hu, Shilpa N Bhupathiraju

Notice bibliographique

RevueBMJ · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Cancer InstituteNational Heart, Lung, and Blood InstituteCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineProspective cohort studyHazard ratioCohort studyCohortMyocardial infarctionMeta-analysisDiseaseBody mass indexInternal medicineNurses' Health StudyType 2 diabetesConfidence intervalDiabetes mellitusEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objective To evaluate the association between egg intake and cardiovascular disease risk among women and men in the United States, and to conduct a meta-analysis of prospective cohort studies. Design Prospective cohort study, and a systematic review and meta-analysis of prospective cohort studies. Setting Nurses’ Health Study (NHS, 1980-2012), NHS II (1991-2013), Health Professionals’ Follow-Up Study (HPFS, 1986-2012). Participants Cohort analyses included 83 349 women from NHS, 90 214 women from NHS II, and 42 055 men from HPFS who were free of cardiovascular disease, type 2 diabetes, and cancer at baseline. Main outcome measures Incident cardiovascular disease, which included non-fatal myocardial infarction, fatal coronary heart disease, and stroke. Results Over up to 32 years of follow-up (>5.54 million person years), 14 806 participants with incident cardiovascular disease were identified in the three cohorts. Participants with a higher egg intake had a higher body mass index, were less likely to be treated with statins, and consumed more red meats. Most people consumed between one and less than five eggs per week. In the pooled multivariable analysis, consumption of at least one egg per day was not associated with incident cardiovascular disease risk after adjustment for updated lifestyle and dietary factors associated with egg intake (hazard ratio for at least one egg per day v less than one egg per month 0.93, 95% confidence interval 0.82 to 1.05). In the updated meta-analysis of prospective cohort studies (33 risk estimates, 1 720 108 participants, 139 195 cardiovascular disease events), an increase of one egg per day was not associated with cardiovascular disease risk (pooled relative risk 0.98, 95% confidence interval 0.93 to 1.03, I 2 =62.3%). Results were similar for coronary heart disease (21 risk estimates, 1 411 261 participants, 59 713 coronary heart disease events; 0.96, 0.91 to 1.03, I 2 =38.2%), and stroke (22 risk estimates, 1 059 315 participants, 53 617 stroke events; 0.99, 0.91 to 1.07, I 2 =71.5%). In analyses stratified by geographical location (P for interaction=0.07), no association was found between egg consumption and cardiovascular disease risk among US cohorts (1.01, 0.96 to 1.06, I 2 =30.8%) or European cohorts (1.05, 0.92 to 1.19, I 2 =64.7%), but an inverse association was seen in Asian cohorts (0.92, 0.85 to 0.99, I 2 =44.8%). Conclusions Results from the three cohorts and from the updated meta-analysis show that moderate egg consumption (up to one egg per day) is not associated with cardiovascular disease risk overall, and is associated with potentially lower cardiovascular disease risk in Asian populations. Systematic review registration PROSPERO CRD42019129650.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,444
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,004
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,094
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations153
Publié2020
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Résumé présentoui

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