Rare sugars and their health effects in humans: a systematic review and narrative synthesis of the evidence from human trials
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Rare sugars are monosaccharides and disaccharides (found in small quantities in nature) that have slight differences in their chemical structure compared with traditional sugars. Little is known about their unique physiological and cardiometabolic effects in humans. OBJECTIVE: The objective of this study was to conduct a systematic review and synthesis of controlled intervention studies of rare sugars in humans, using PRISMA guidelines. DATA SOURCES: MEDLINE and EMBASE were searched through October 1, 2020. Studies included both post-prandial (acute) and longer-term (≥1 week duration) human feeding studies that examined the effect of rare sugars (including allulose, arabinose, tagatose, trehalose, and isomaltulose) on cardiometabolic and physiological risk factors. DATA EXTRACTION: In all, 50 studies in humans focusing on the 5 selected rare sugars were found. A narrative synthesis of the selected literature was conducted, without formal quality assessment or quantitative synthesis. DATA SYNTHESIS: The narrative summary included the food source of each rare sugar, its effect in humans, and the possible mechanism of effect. Overall, these rare sugars were found to offer both short- and long-term benefits for glycemic control and weight loss, with effects differing between healthy individuals, overweight/obese individuals, and those with type 2 diabetes. Most studies were of small size and there was a lack of large randomized controlled trials that could confirm the beneficial effects of these rare sugars. CONCLUSION: Rare sugars could offer an opportunity for commercialization as an alternative sweetener, especially for those who are at high cardiometabolic risk. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: OSF registration no. 10.17605/OSF.IO/FW43D.
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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 | 0,027 | 0,105 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».