Do sugar-sweetened beverages cause adverse health outcomes in children? A systematic review protocol
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cardiovascular disease and type 2 diabetes are examples of chronic diseases that impose significant morbidity and mortality in the general population worldwide. Most chronic diseases are associated with underlying preventable risk factors, such as elevated blood pressure, high blood glucose or glucose intolerance, high lipid levels, physical inactivity, excessive sedentary behaviours, and overweight/obesity. The occurrence of intermediate outcomes during childhood increases the risk of disease in adulthood. Sugar-sweetened beverages are known to be significant sources of additional caloric intake, and given recent attention to their contribution in the development of chronic diseases, a systematic review is warranted. We will assess whether the consumption of sugar-sweetened beverages in children is associated with adverse health outcomes and what the potential moderating factors are. METHODS/DESIGN: Of interest are studies addressing sugar-sweetened beverage consumption, taking a broad perspective. Both direct consumption studies as well as those evaluating interventions that influence consumption (e.g. school policy, educational) will be relevant. Non-specific or multi-faceted behavioural, educational, or policy interventions may also be included subject to the level of evidence that exists for the other interventions/exposures. Comparisons of interest and endpoints of interest are pre-specified. We will include randomized controlled trials, controlled clinical trials, interrupted time series studies, controlled before-after studies, prospective and retrospective comparative cohort studies, case-control studies, and nested case-control designs. The MEDLINE®, Embase, The Cochrane Library, CINAHL, ERIC, and PsycINFO® databases and grey literature sources will be searched. The processes for selecting studies, abstracting data, and resolving conflicts are described. We will assess risk of bias using design-specific tools. To determine sets of confounding variables that should be adjusted for, we have developed causal directed acyclic graphs and will use those to inform our risk of bias assessments. Meta-analysis will be conducted where appropriate; parameters for exploring statistical heterogeneity and effect modifiers are pre-specified. The Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (GRADE) approach will be used to determine the quality of evidence for outcomes. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: PROSPERO CRD42014009641.
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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 | 0,052 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,062 | 0,006 |
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 ».