The Effect of Honey Intake on Lipid Risk Factors: a Systematic Review and Meta‐Analysis of Controlled Trials
Notice bibliographique
Résumé
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).
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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 | 0,021 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,027 | 0,036 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».