Nordic Dietary Pattern and Cardiometabolic Outcomes: A Systematic Review and Meta-Analysis of Prospective Cohort Studies and Randomized Controlled Trials
Notice bibliographique
Résumé
Nordic dietary patterns may have a role in diabetes management. To inform the update of the European Association for the Study of Diabetes (EASD) clinical practice guidelines, we conducted a systematic review and meta-analysis of Nordic dietary patterns and cardiometabolic outcomes. We searched Cochrane, MEDLINE, and EMBASE through Aug 2019. We included cohort studies of ≥1 y and RCTs of ≥3 wk. Two independent reviewers extracted data and assessed risk of bias. The primary outcome was CVD in cohort studies and LDL-C in RCTs. Secondary outcomes included CHD and stroke in cohort studies and markers of glycemic control, lipids, adiposity, BP and inflammation in RCTs. Data were expressed as relative risks (RR) or mean differences (MD) with 95% confidence intervals (CI). GRADE assessed the certainty of evidence. We identified 10 cohort studies in people inclusive of diabetes and 6 RCTs in people with ≥1 risk factor (overweight/obesity, metabolic syndrome, dyslipidemia). Nordic dietary patterns were associated with lower risk of the primary outcome, total CVD (RR, 0.93 [95% CI, 0.88, 0.99]) and CVD mortality (0.83 [0.73, 0.94]), as well as stroke (0.88 [0.79, 0.98]) in cohort studies. Although Nordic dietary patterns did not reduce the primary outcome, LDL-C, in RCTs, there were reductions in other established lipid targets, non-HDL-C (MD, −0.49 mmol/L [95% CI, −0.67, −0.30]) and apo B (0.15 g/L [−0.19, −0.11]), as well as weight (2.10 kg [−3.58, −0.63]), BMI (−0.90 kg/m2 [−1.11, −0.69]), waist circumference (2.22 cm [−3.36, −1.09], diastolic BP (1.78 mmHg [−3.21, −0.35]) and insulin (7.23 pmol/L [−11.88, −2.58]). The certainty of evidence was moderate for the reductions in CVD mortality, established lipid targets, adiposity markers, and insulin and low for all other outcomes. Nordic dietary patterns are associated with decreased CVD and reduce cardiometabolic risk factors in people inclusive of or at risk for diabetes. The available data indicate a benefit for people with diabetes with a moderate likelihood that more studies will alter our estimates. (clinicaltrials.gov identifier, NCT04094194) Diabetes and Nutrition Study Group (DNSG) of the EASD, CIHR, Diabetes Canada, Joannah and Brian Lawson Center for Child Nutrition, Connaught Fund, Onassis Foundation.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,071 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».