Energy Drinks and Their Adverse Health Effects: A Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Energy drinks are the fastest growing product in the beverage industry. However, there is concern regarding potential for adverse effects with use. OBJECTIVE: To evaluate the reported adverse effects of energy drink consumption. DATA SOURCES: The electronic databases MEDLINE, EMBASE, and PubMed were searched for relevant studies from inception to November 2019, and pertinent data were abstracted. STUDY SELECTION: Only clinical studies reporting adverse events after energy drink consumption were included. STUDY DESIGN: Systematic review. LEVEL OF EVIDENCE: Level 4. DATA EXTRACTION: Data regarding sample size characteristics, energy drink characteristics, comparators, and all adverse events were extracted in duplicate and recorded. RESULTS: A total of 32 studies and 96,549 individuals were included. Frequently reported adverse events in the pediatric population were insomnia (35.4%), stress (35.4%), and depressive mood (23.1%). Frequently reported adverse events in the adult population were insomnia (24.7%), jitteriness/restlessness/shaking hands (29.8%), and gastrointestinal upset (21.6%). Alcohol mixed with energy drinks significantly reduced the likelihood of sedation effects but increased the likelihood of stimulatory effects. Energy drink consumption significantly increased the odds of insomnia (OR, 5.02; 95% CI, 1.72-14.63) and jitteriness/activeness (OR, 3.52; 95% CI, 1.28-9.67) compared with the control group. CONCLUSION: The authors recommend that individuals avoid frequent energy drink consumption (5-7 energy drinks/week) and avoid co-consumption with alcohol; increased regulatory standards should be placed in the sale of energy drinks, particularly with regard to the pediatric population.
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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 | 0,012 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,031 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».