World trends in sugar-sweetened beverage and dietary sugar intakes in children and adolescents: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To provide a systematic overview of world dietary sugar and sugar-sweetened beverage (SSB) intake trends in children and adolescents. DATA SOURCES: Medline, Embase, and the Cochrane Central Register of Controlled Trials in the Cochrane Library were searched through January 2019 to identify longitudinal follow-up studies with time-trend data and repeated cross-sectional studies. DATA EXTRACTION: Data from studies reporting ≥ 2 measurements (sugars, SSB, or sweets/candy) over ≥ 2 years and included ≥ 20 healthy, normal- or overweight children or adolescents aged 1-19 years. DATA ANALYSIS: Data from 43 articles (n = 4 prospective cohort studies; n = 39 repeated cross-sectional studies) from 15 countries (n = 8 European countries plus Australia, Canada, China, South Korea, Mexico, Russia, and the United States) are presented narratively. According to the risk of bias in nonrandomized studies of interventions tool, 34 studies were judged to have a moderate risk of bias, and 5 to have a serious risk of bias. CONCLUSIONS: Consumption among US children and adolescents increased substantially in the decades preceding 2000, followed by a faster and continued decline. As a whole, other international intake trends did not reveal drastic increases and decreases in SSB and dietary sugars; they tended to change only slightly across 3 decades.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».