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Enregistrement W4221077255 · doi:10.3390/nu14061215

A Systematic Review on Processed/Ultra-Processed Foods and Arterial Hypertension in Adults and Older People

2022· review· en· W4221077255 sur OpenAlexaboutno aff
Suamy Sales Barbosa, Layanne Cristini Martin Sousa, David Franciole Oliveira Silva, Jéssica Bastos Pimentel, Karine Cavalcanti Maurício Sena‐Evangelista, Clélia de Oliveira Lyra, Márcia Marília Gomes Dantas Lopes, Severina Carla Vieira Cunha Lima

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueConsumer Attitudes and Food Labeling
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésMedicineEnvironmental healthBlood pressureConsumption (sociology)GerontologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The increase in the availability of processed and ultra-processed foods has altered the eating patterns of populations, and these foods constitute an exposure factor for the development of arterial hypertension. This systematic review analyzed evidence of the association between consumption of processed/ultra-processed foods and arterial hypertension in adults and older people. Electronic searches for relevant articles were performed in the PUBMED, EMBASE and LILACS databases. The review was conducted following the PRISMA guidelines and the Newcastle-Ottawa Scale. The search of the databases led to the retrieval of 2323 articles, eight of which were included in the review. A positive association was found between the consumption of ultra-processed foods and blood pressure/arterial hypertension, whereas insufficient evidence was found for the association between the consumption of processed foods and arterial hypertension. The results reveal the high consumption of ultra-processed foods in developed and middle-income countries, warning of the health risks of such foods, which have a high energy density and are rich in salt, sugar and fat. The findings underscore the urgent need for the adoption of measures that exert a positive impact on the quality of life of populations, especially those at greater risk, such as adults and older people.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,273 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations50
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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