Effect of fructose on triglycerides: a meta‐analysis of controlled feeding trials
Notice bibliographique
Résumé
Background Health agencies have expressed concern that fructose may contribute to hyper‐triglyceridemia (HTG) in people with and without diabetes (DM). Purpose To investigate the effect of fructose on triglycerides (TG), we conducted a meta‐analysis of controlled feeding trials. Methods We searched MEDLINE, EMBASE, CINAHL and the Cochrane Library for relevant trials of ≥7days. Data were aggregated by the generic inverse variance method using random effects models and expressed as mean differences (MD) with 95% confidence intervals (CI). Heterogeneity was assessed (Chi 2 ) and quantified (I 2 ). Study quality was assessed by the Heyland score. Results 46 isocaloric (n=549 non‐DM, n=174 DM) and 7 hypercaloric (n=127 non‐DM) trials met eligibility criteria. In isocaloric trials, fructose did not significantly effect TG (MD= 0.05 [95% CI: −0.02, 0.12]) with significant evidence of inter‐study heterogeneity. There was no effect modification by diabetes status. In hypercaloric feeding trials, fructose had a TG‐raising effect (MD=0.32 [95% CI: 0.08, 0.56]) with significant inter‐study heterogeneity. Limitations The majority of the trials were <12‐weeks and of poor study quality. Conclusions Isocaloric fructose does not have significant TG‐raising effects whereas hypercaloric trials did, however excess energy may be a cofounder. Funding: Canadian Institutes of Health Research (CIHR). Grant Funding Source : ASN
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,029 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,047 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».