The role of dietary diversity in preventing metabolic‐related outcomes: Findings from a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Dietary diversity has been linked to insulin resistance; however, studies are inconsistent on whether dietary diversity protects against metabolic-related outcomes. We aimed to comprehensively assess metabolic-related outcomes of greater diversity across the diet and within major food groups. A systematic search of peer-reviewed literature was done in bibliographic databases (Medline, Scopus, and Web of Science) for longitudinal studies that reported on original research. Data extraction and quality appraisal used predefined criteria; reported findings were synthesized through a narrative approach. Fourteen studies were identified as eligible. Greater dietary diversity across major food groups, and diversity within fruits and/or vegetables, was associated with reduced risk of type 2 diabetes (T2D). Effects varied based on exposure definition and adjustment for known confounders. While diversity of less healthy foods was associated with greater adiposity, diversity of all foods and healthy foods was associated with reduced incidence of depression and cognitive decline. Evidence supports the protective effect of dietary diversity against cognitive decline and T2D. The association between dietary diversity and adiposity may be dependent on the healthiness of foods. Public health efforts to prevent metabolic-related diseases should include an emphasis on a varied diet as a healthy eating strategy.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».