Effect of Important Food Sources of Fructose-Containing Sugars on Non-alcoholic Fatty Liver Disease: A Systematic Review and Meta-Analysis of Controlled Trials
Notice bibliographique
Résumé
Fructose as a source of excess calories increases non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) markers. Whether this effect is mediated by the food matrix is unknown. We thus conducted a systematic review and meta-analysis of controlled feeding trials assessing the effect of important food sources of fructose-containing sugars at different energy control levels on NAFLD markers. MEDLINE, Embase, and Cochrane Library were searched through January 18, 2021 for controlled trials ≥7-days. Four trial designs were prespecified based on energy control: substitution (energy-matched replacement of sugars by other macronutrients); addition (excess energy from sugars added to diets); subtraction (energy from sugars subtracted from diets); and ad libitum (energy from sugars freely replaced by other macronutrients). The primary outcome was intrahepatocellular lipid (IHCL). Secondary outcomes were alanine aminotransferase (ALT) and aspartate aminotransferase (AST). Independent reviewers extracted data and assessed risk of bias. Certainty of evidence was assessed by GRADE. We included 44 trials (65 trial comparisons, n = 1941) assessing the effect of 8 food sources (sugar-sweetened beverages [SSBs]; sweetened dairy alternative [soy]; fruit juice; fruit; dried fruit; baked goods, desserts and sweets; added nutritive sweetener; and mixed sources) across 4 energy levels. Total fructose-containing sugars increased IHCL in addition trials (standardized mean difference = 1.69 [95% CI, 1.00–2.37], P < 0.001), but no effect in substitution, subtraction and ad libitum trials. There was evidence of interaction by food source in addition trials with SSBs increasing IHCL and ALT, and mixed sources increasing AST. The overall certainty of evidence was high for SSBs on IHCL and ALT in addition trials and high to very low for all other comparisons. Energy control and food source appear to mediate the effect of fructose-containing sugars on NAFLD markers. High certainty evidence suggests that SSBs providing excess energy increase NAFLD markers, while the evidence is less certain that mixed sources share the same effect and other food sources do not. More high-quality randomized trials of different food sources are needed to improve our estimates (ClinicalTrials.gov identifier, NCT02716870). Primary funding: Diabetes Canada.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,028 | 0,005 |
| 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 ».