Effect of Coffee Consumption on Non-Alcoholic Fatty Liver Disease Incidence, Prevalence and Risk of Significant Liver Fibrosis: Systematic Review with Meta-Analysis of Observational Studies
Notice bibliographique
Résumé
Background and aim: Non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) is the most common cause of chronic liver disease worldwide. Given the anti-fibrotic and antioxidant properties of coffee, this systematic review and meta-analysis aims to provide updated results on the impact of coffee consumption on NAFLD incidence, prevalence, and risk of significant liver fibrosis. Methods: We conducted a comprehensive search in MEDLINE (OvidSP) and Scopus from January 2010 through January 2021. Relative risks for the highest versus the lowest level of coffee consumption were pooled using random-effects models. Heterogeneity and publication bias were evaluated using the Higgins’ I2 statistic and Egger’s regression test, respectively. Results: Eleven articles consisting of two case-control studies, eight cross-sectional studies, and one prospective cohort study were included in the meta-analysis. Of those, three studies with 92,075 subjects were included in the analysis for NAFLD incidence, eight studies with 9558 subjects for NAFLD prevalence, and five with 4303 subjects were used for the analysis of liver fibrosis. There was no association between coffee consumption and NAFLD incidence (RR 0.88, 95% CI 0.63–1.25, p = 0.48) or NAFLD prevalence (RR 0.88, 95% CI 0.76–1.02, p = 0.09). The meta-analysis showed coffee consumption to be significantly associated with a 35% decreased odds of significant liver fibrosis (RR 0.65, 95% CI 0.54–0.78, p < 0.00001). There was no heterogeneity (I2 = 11%, p = 0.34) and no evidence of publication bias (p = 0.134). Conclusion: This meta-analysis supports the protective role of coffee consumption on significant liver fibrosis in patients with NAFLD. However, the threshold of coffee consumption to achieve hepatoprotective effects needs to be established in prospective trials.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».