The relationship between major food sources of fructose and cardiovascular disease, cancer, and all-cause mortality: a systematic review and dose-response meta-analysis of cohort studies
Notice bibliographique
Résumé
We aimed to summarize the associations between food sources of fructose and cardiovascular diseases (CVD), cancer, and all-cause mortality risk using a systematic review and meta-analysis. We searched PubMed, Scopus, and Web of Science up to November 2020. We included cohort studies that investigated the relationship between mortality risk (all-cause, CVD, specific CVD, and total and site-specific cancers) and intake of ≥1 food source of fructose (fruit, fruit juice, breakfast cereals, sugar-sweetened beverages (SSBs), sweets, and yogurt) in general adult population. Summary hazard ratios and 95% CIs were estimated using a random-effects model for linear and nonlinear relationships. Findings indicated that each 100 g/d increase in fruit intake was associated with 8-13% lower risk of CVDs, stroke, gastrointestinal, and lung cancer mortality. For all-cause mortality, there was a beneficial relationship up to 200 g/d fruit, and then plateaued. For ischemic heart disease and cancer mortality, there was a beneficial relationship up to 300 g/d followed by a slight increase. Ingestion of breakfast cereals and sweets was also associated with lower risk of all-cause mortality. For yogurt, a non-linear marginal decrease in all-cause mortality was found. Ingestion of each 200 g/d yogurt was associated with a 14% lower risk of CVD mortality. Every 60 g/d increase in sweet intake was linked to a 5% lower risk of all-cause mortality. Contrariwise, every 250 g/d increase in SSBs intake was associated with 7–10% higher risk of all-cause and CVD mortality. In conclusion, beneficial associations were found between fruit, breakfast cereals, sweets, and yogurt with all-cause and/or CVD mortality risk. Fruit intake had also an inverse link with cancer mortality. Conversely, SSBs had a harmful relationship with all-cause and CVD mortality.Registry number: CRD42019144956
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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 | 0,010 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».