Important Food Sources of Fructose-Containing Sugars and Fasting Serum Uric Acid Levels: A Systematic Review and Meta-Analysis of Controlled Feeding Trials
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Fructose as a source of excess calories increases uric acid. Whether this effect is mediated by the food matrix at different levels of energy is unknown. We aim to conduct a systematic review and meta-analysis of controlled feeding trials on the effect of food sources of fructose-containing sugars at different energy levels on uric acid (NCT02716870). METHODS: MEDLINE, Embase and the Cochrane Library were searched through January 27, 2020 for controlled trials ≥7-days assessing the effect of food sources of fructose-containing sugars on uric acid. 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) trials. Independent reviewers extracted data and assessed risk of bias. Certainty of evidence was assessed using the GRADE approach. RESULTS: Eligibility was met by 41 trials (72 trial comparisons, N = 2109) assessing the effect of 9 food sources (sugar-sweetened beverages [SSBs], sweetened dairy, fruit drink [lemonade], 100% fruit juice, fruit, dried fruit [raisins], baked goods desserts and sweets, added nutritive [caloric] sweetener and mixed sources) across the 4 energy levels. Total fructose-containing sugars increased uric acid in substitution trials (mean difference, 0.15 mg/dL [95% confidence interval, 0.03 to 0.27 mg/dL], P = 0.012) with no effect in addition, subtraction or ad libitum trials. There was evidence of interaction by food source with SSBs and baked goods, desserts and sweets increasing uric acid in substitution and SSBs increasing and 100% fruit juice decreasing uric acid in addition trials. The overall certainty of evidence was moderate for the increasing effect of SSBs in substitution and addition trials and low to very low for all other comparisons. CONCLUSIONS: Food source more than energy control mediate the effect of fructose-containing sugars on uric acid. SSBs and baked goods, desserts and sweets appear to increase, and 100% fruit juice appear to decrease uric acid. More high-quality trials of different food sources of fructose-containing sugars are needed to improve our estimates. FUNDING SOURCES: 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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,023 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».