Are fatty nuts a weighty concern? A systematic review and meta‐analysis and dose–response meta‐regression of prospective cohorts and randomized controlled trials
Notice bibliographique
Résumé
Summary Nuts are recommended for cardiovascular health, yet concerns remain that nuts may contribute to weight gain due to their high energy density. A systematic review and meta‐analysis of prospective cohorts and randomized controlled trials (RCTs) was conducted to update the evidence, provide a dose–response analysis, and assess differences in nut type, comparator and more in subgroup analyses. MEDLINE, EMBASE, and Cochrane were searched, along with manual searches. Data from eligible studies were pooled using meta‐analysis methods. Interstudy heterogeneity was assessed (Cochran Q statistic) and quantified ( I 2 statistic). Certainty of the evidence was assessed by Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation (GRADE). Six prospective cohort studies (7 unique cohorts, n = 569,910) and 86 RCTs (114 comparisons, n = 5873) met eligibility criteria. Nuts were associated with lower incidence of overweight/obesity (RR 0.93 [95% CI 0.88 to 0.98] P < 0.001, “moderate” certainty of evidence) in prospective cohorts. RCTs presented no adverse effect of nuts on body weight (MD 0.09 kg, [95% CI −0.09 to 0.27 kg] P < 0.001, “high” certainty of evidence). Meta‐regression showed that higher nut intake was associated with reductions in body weight and body fat. Current evidence demonstrates the concern that nut consumption contributes to increased adiposity appears unwarranted.
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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 | 0,055 | 0,102 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,050 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».