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Enregistrement W3169290061 · doi:10.1093/cdn/nzab053_049

Important Food Sources of Fructose-Containing Sugars and Blood Pressure: A Systematic Review and Meta-Analysis of Controlled Trials

2021· review· en· W3169290061 sur OpenAlexaffabout
Qi Liu, Laura Chiavaroli, Sabrina Ayoub‐Charette, Tauseef Khan, Fei Au‐Yeung, Annette Cheung, Danielle Lee, Amna Ahmed, Sonia Blanco Mejía, Russell J. de Souza, Thomas M.S. Wolever, Lawrence A. Leiter, Cyril W.C. Kendall, David J.A. Jenkins, John L. Sievenpiper

Notice bibliographique

RevueCurrent Developments in Nutrition · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet, Metabolism, and Disease
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFructoseFood scienceMeta-analysisBlood pressureCochrane LibraryMedicineHigh-fructose corn syrupSugarRandomized controlled trialInternal medicineAnimal scienceChemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Overconsumption of fructose-containing sugars may increase blood pressure. Whether this effect is mediated by the food matrix is unclear. We conducted a systematic review and meta-analysis of controlled feeding trials of the effect of food sources of fructose-containing sugars at different levels of energy control on blood pressure (NCT02716870). We searched MEDLINE, Embase and the Cochrane Library through January, 2020 for controlled trials ≥7d. Trial designs were prespecified based on energy control: substitution (energy matched replacement of sugars in the diet); addition (excess energy from sugars added to diets); subtraction (energy from sugars subtracted from diets); and ad libitum (energy from sugars freely replaced in the diet) trials. Outcomes were systolic blood pressure (SBP) and diastolic blood pressure (DBP). Independent reviewers extracted data and assessed risk of bias. Certainty of evidence was assessed by GRADE. We included 76 trials (121 trial comparisons, N = 4 302) assessing 9 food sources (sugar-sweetened beverages [SSBs], sweetened dairy alternatives, 100% fruit juice, fruit, dried fruit, sweets, added nutritive sweetener, sweetened cereal grains/bars, and mixed sources) across the 4 levels of energy control. Total fructose-containing sugars decreased SBP (mean difference, −2.76 mmHg [95% CI, −4.36, −1.16], P = 0.001) and DBP (−1.26 mmHg [−2.29, −0.23], P = 0.016) in addition trials and the removal of these sugars decreased SBP (−1.79 mmHg [−3.36, −0.21], P = 0.026) in subtraction trials. There was evidence of interaction by food source with fruit decreasing and sweets and mixed sources increasing SBP and DBP in addition trials and the removal of SSBs decreased SBP in subtraction trials. The certainty of evidence was generally moderate to low for all food source-outcome relationships, except for the decreasing-effect of fruit on DBP in addition trials (high). Food source and energy control appear to mediate the effect of fructose-containing sugars on blood pressure. The evidence provides a good indication that fruit decreases while excess calories from SSBs, sweets and mixed sources increase blood pressure. More high-quality trials of different food sources are needed to improve our estimates. Diabetes Canada.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,551
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0300,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,158
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,245 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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