The role of sugar-sweetened beverages in the global epidemics of obesity and chronic diseases
Notice bibliographique
Résumé
Sugar-sweetened beverages (SSBs) are a major source of added sugars in the diet. A robust body of evidence has linked habitual intake of SSBs with weight gain and a higher risk (compared with infrequent SSB consumption) of type 2 diabetes mellitus, cardiovascular diseases and some cancers, which makes these beverages a clear target for policy and regulatory actions. This Review provides an update on the evidence linking SSBs to obesity, cardiometabolic outcomes and related cancers, as well as methods to grade the strength of nutritional research. We discuss potential biological mechanisms by which constituent sugars can contribute to these outcomes. We also consider global trends in intake, alternative beverages (including artificially-sweetened beverages) and policy strategies targeting SSBs that have been implemented in different settings. Strong evidence from cohort studies on clinical outcomes and clinical trials assessing cardiometabolic risk factors supports an aetiological role of SSBs in relation to weight gain and cardiometabolic diseases. Many populations show high levels of SSB consumption and in low-income and middle-income countries, increased consumption patterns are associated with urbanization and economic growth. As such, more intensified policy efforts are needed to reduce intake of SSBs and the global burden of obesity and chronic diseases. Evidence from cohort studies and clinical trials supports an aetiological role of sugar-sweetened beverage (SSB) intake in the development of obesity and related chronic diseases. This Review provides an up-to-date view, considering the evidence, potential mechanisms and policy actions to reduce the global intake of SSBs.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».