MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3013002601 · doi:10.1096/fasebj.31.1_supplement.966.23

The Effect of Honey Intake on Lipid Risk Factors: a Systematic Review and Meta‐Analysis of Controlled Trials

2017· review· en· W3013002601 sur OpenAlexafffundabout
Zujaja Tul‐Noor, Tauseef Khan, Sonia Blanco Mejía, Russell J. de Souza, John L. Sievenpiper

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2017
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBee Products Chemical Analysis
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Diabetes Association
Mots-clésMedicineMeta-analysisInternal medicineDiabetes mellitusCochrane LibraryConfidence intervalLipid profileAdverse effectOverweightPlaceboObesityCholesterolEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective Excessive fructose intake has an adverse effect on established lipid risk factors when added to existing diets. It is not known whether honey, a naturally occurring fructose‐containing sugar, exerts a different effect on lipid risk factors. We undertook a systematic review and meta‐analysis of controlled trials to assess the effects of honey intake on lipid risk factors. Methods MEDLINE, EMBASE and the Cochrane Library were searched through September 27, 2016 for controlled trials with follow‐up of ≥7 days, which investigated the effect of oral honey intake compared to a sugar equivalent (or usual diet) on lipid outcomes including LDL‐Cholesterol (LDL‐C), HDL‐C and fasting triglycerides in participants from all health backgrounds (normal, overweight‐obese, high cholesterol, pre‐diabetes, diabetes). Two reviewers independently extracted relevant data. Data were pooled using inverse variance random effects model and expressed as mean difference (MD) with 95% Confidence Intervals (CI). Inter‐study heterogeneity was assessed (Cochran Q statistic) and quantified (I 2 statistic). The overall quality of the evidence was assessed using the Grading of recommendations assessment, development, and evaluation (GRADE). Results Eligibility criteria were met by 10 trials (n=444, median length=5 weeks) with an average honey dose of 70 grams/day (range 40–100 grams/day). Only 3 trials used monofloral honey. Regular honey intake reduced LDL‐C (n=9; MD −0.29 mmol/L [95% CIs, −0.52, −0.05]; P=0.02), fasting triglycerides (n=10; MD −0.29 mmol/L [95% CIs, −0.35, −0.22]; P<0.001), and increased HDL‐C (n=9; MD 0.08 mmol/L [95% CIs, 0.05, 0.11]; P<0.001). There was evidence of substantial inter‐study heterogeneity for LDL‐C (I 2 =92.5%, p<0.001), and non‐significant heterogeneity for fasting triglycerides and HDL‐C (P>0.10 for both). The overall quality of the evidence was graded as “low quality” for LDL‐C owing to downgrades for serious inconsistency and serious imprecision, “moderate quality” for fasting triglycerides owing to downgrade for strongly suspected publication bias, and of “moderate‐quality” for HDL‐C owing to downgrade for serious imprecision. Conclusion Pooled analyses show a beneficial effect of honey intake on lipid risk factors including LDL‐C, triglycerides, and HDL‐C in people from all health backgrounds. There is a need for larger, longer and higher quality trials, as our confidence in the results is low. Registered at PROSPERO 2015= CRD42015023580 Support or Funding Information Canadian Diabetes Association, PSI Foundation, Banting and Best Diabetes Centre, and Bee Maid Honey Ltd (unrestricted travel donation).

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens large)
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 enseignants0,193
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0210,011
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,131
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,216 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe FASEB JournalMême sujetBee Products Chemical AnalysisTravaux en français237 207