Ultra-processed food and risk of type 2 diabetes: a systematic review and meta-analysis of longitudinal studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The consumption of some food groups is associated with the risk of diabetes. However, there is no evidence from meta-analysis which evaluates the consumption of ultra-processed products in the risk of diabetes. This study aimed to review the literature assessing longitudinally the association between consumption of ultra-processed food and the risk of type 2 diabetes and to quantify this risk through a meta-analysis. METHODS: We conducted a systematic review and meta-analysis with records from PubMed, Latin American and Caribbean Literature in Health Sciences (LILACS), Scielo, Scopus, Embase, and Web of Science. We included longitudinal studies assessing ultra-processed foods and the risk of type 2 diabetes. The review process was conducted independently by two reviewers. The Newcastle Ottawa scale assessed the quality of the studies. A meta-analysis was conducted to assess the effect of moderate and high consumption of ultra-processed food on the risk of diabetes. RESULTS: In total 2272 records were screened, of which 18 studies, including almost 1.1 million individuals, were included in this review and 72% showed a positive association between ultra-processed foods and the risk of diabetes. According to the studies included in the meta-analysis, compared with non-consumption, moderate intake of ultra-processed food increased the risk of diabetes by 12% [relative risk (RR): 1.12; 95% confidence interval (CI): 1.06-1.17, I2 = 24%], whereas high intake increased risk by 31% (RR: 1.31; 95% CI: 1.21-1.42, I2 = 60%). CONCLUSIONS: The consumption of ultra-processed foods increased the risk for type 2 diabetes as dose-response effect, with moderate to high credibility of evidence.
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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 | 0,018 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,036 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».