Effect of tree nuts on features of the metabolic syndrome: A systematic review and meta‐analysis of randomized controlled dietary trials
Notice bibliographique
Résumé
Objective To assess the effect of tree nuts on features of the metabolic syndrome (MetS), we conducted a systematic review and meta‐analysis of randomized dietary trials. Methods We searched MEDLINE, EMBASE, CINAHL, and the Cochrane Library (through May 25, 2012). We included relevant randomized dietary trials of ≥ 3 weeks reporting all 5 features of MetS (waist circumference, fasting glucose, triglycerides, HDL‐cholesterol [HDL‐C], blood pressure [BP]). Two independent reviewers extracted all relevant data. Data were pooled using the generic inverse variance method and expressed as mean differences (MD) with 95% CI. Heterogeneity was assessed by Cochran's Q and quantified by I2. Study quality was assessed by the Heyland score. Results 7 trials (n=1018) met the eligibility criteria. Diets high in tree nuts lowered triglycerides compared with control diets low in tree nuts (MD = −0.09 mmol/L [95% CI, −0.17, −0.01]). There was no effect on waist circumference, HDL‐C, BP, and fasting glucose, with evidence of heterogeneity in all analyses. Limitations Most of the trials were of short duration (<12 months) and of poor quality. Conclusion Pooled analyses show that diets high in tree nuts lower triglycerides. Longer and higher quality trials are warranted. Clinicaltrials.gov identifier: NCT01630980 Funding source: International Nut Council
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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 | 0,025 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,026 | 0,032 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».