Soy Foods and the Risk of Fracture: A Systematic Review of Prospective Cohort Studies
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The primary objective of our study was to systematically review all available prospective cohort studies which investigated the association of soy food intake and incident fracture risk. METHODS: We searched PubMed, Scopus, and Embase databases for relevant studies up to June 2021. SYNTHESIS: Of 695 records, a total of 5 cohort studies were included in the current systematic review. Two studies that were performed in China evaluated hip fracture while 2 studies that were done in Singapore evaluated any kind of fractures. The other study was conducted in Japan and evaluated osteoporosis fractures. All studies used a face-to-face interview to assess the dietary intake of soy foods. All 5 cohort studies were determined to be of high quality. One study considered soy food as a part of a vegetables-fruit-soy food dietary pattern. Others reported the association of dietary intake of soy foods with the risk of fractures. CONCLUSION: The evidence from prospective cohort studies was suggestive for a protective role of soy foods, alone or within a dietary pattern, in the risk of incident fracture among Asian women, particularly for those in early menopause and those who used fermented soy products. But for men, the association was not significant. However, more cohort studies, including non-Asian populations, are required to confirm this association fully.
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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 | 0,008 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».