Effect of Intermittent Fasting Strategies on Cardiometabolic Risk Factors: A Systematic Review and Network Meta-Analysis of Randomized Controlled Trials
Notice bibliographique
Résumé
Intermittent fasting (IF) is a popular trending diet, yet there is limited evidence-based support considering its clinical impact on cardiometabolic outcomes. In an effort to inform the European Association for the Study of Diabetes (EASD) clinical practice guidelines for nutrition therapy, we conducted a network meta-analysis of randomized controlled trials (RCTs) comparing IF strategies and continuous energy restriction (CER) on cardiometabolic outcomes using the Grading of Recommendations, Assessment, Development, and Evaluation (GRADE) approach. MEDLINE, EMBASE, and Cochrane databases were searched through Nov 2020. We included RCTs assessing the effect of IF strategies (alternate-day fasting (ADF), whole-day periodic fasting (WDF), time-restricted feeding (TRF)), CER, and ad libitum diet. Outcomes included body weight, fasting glucose and LDL-cholesterol. Two independent researchers extracted data and assessed risk of bias. A network meta-analysis was performed and data were expressed as mean differences (MD) with 95% confidence intervals (CI). The certainty of the evidence was assessed using GRADE. We identified 19 RCTs (n = 590) including adults of varying health backgrounds. ADF and CER both showed a benefit for body weight reduction compared to ad libitum diet (18 trials, n = 520; MD −3.95 kg [95% CI −6.09, −1.81] and MD −2.85 kg [95% CI −4.99, −0.71], respectively). For fasting glucose (17 trials, n = 590), TRF showed a benefit compared to ad libitum diet (MD −0.39 mmol/L [95% CI −0.59, −0.20]), to CER (MD −0.25 mmol/L [95% CI, −0.45 to −0.06]) and to WDF (MD −0.20 mmol/L [95% CI, −0.45, −0.05]). Furthermore, ADF showed a benefit in reducing LDL-cholesterol (17 trials, n = 590) compared to ad libitum diet (MD −0.21 mmol/L [95% CI −0.40, −0.1]), and to CER (MD −0.15 mmol/L [95% CI −0.31, −0.01]). The certainty of the evidence ranged from high to moderate due to variable downgrades for imprecision. Current evidence provides a good indication that IF strategies have similar benefits to CER for weight loss but may have additional benefits for fasting glucose and LDL-cholesterol. Long-term high quality RCTs are needed to clarify the effect of different IF strategies on cardiometabolic outcomes. Diabetes and Nutrition Study Group of the EASD, Canadian Institutes of Health Research (CIHR), 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 | 0,038 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,115 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».