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Enregistrement W4289225774 · doi:10.1093/nutrit/nuac040

Walnut consumption and health outcomes with public health relevance—a systematic review of cohort studies and randomized controlled trials published from 2017 to present

2022· review· en· W4289225774 sur OpenAlexaboutno aff
S. Lockyer, Anne de la Hunty, Simon Steenson, A. Spiro, Sara Stanner

Notice bibliographique

RevueNutrition Reviews · 2022
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueNuts composition and effects
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAston UniversityKing's College LondonCalifornia Walnut Commission
Mots-clésMedicineCohortRandomized controlled trialCohort studyDiseasePublic healthMEDLINEEnvironmental healthObesityGerontologyInternal medicinePhysical therapyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: Considering the accumulation of recent studies investigating the health effects of walnut consumption, both including and beyond cardiovascular health effects, a systematic review of this literature to investigate the strength of the evidence is warranted. OBJECTIVE: To investigate associations between walnut consumption and outcomes with public health relevance (specifically all-cause mortality, type 2 diabetes, CVD, metabolic syndrome, obesity, cancer, neurological and mental health, musculoskeletal, gastrointestinal, and maternal disorders) and the effect on associated disease risk markers, reported in studies published from 2017 to present. DATA SOURCES: MEDLINE, FSTA, CENTRAL, and Scopus were searched from 1 January 2017 to 5 May 2021. DATA EXTRACTION: Human studies (cohort studies and RCTs) ≥3 weeks in duration comparing consumption of walnuts (whole, pieces, or 100% butter) to a control and measuring associations with relevant public health outcomes and disease risk markers were assessed. Key study characteristics were extracted independently by 2 investigators using a standardized table. The quality of the studies was assessed using the Cochrane Risk-of-Bias tool 2.0 and the Newcastle-Ottawa Scale. DATA ANALYSIS: Only 1 RCT was considered to be at low risk of bias for any of its outcomes. The cohort studies were considered to be of moderate or high quality. The results were synthesized using vote counting, based on the direction of effect. Thirty-three articles, 23 describing RCTs (walnut dose ∼10-99 g/day, 1,948 subjects) and 10 describing cohort studies (∼675,928 subjects), were included. Vote counting could be performed for the blood lipids, cardiovascular function, inflammation- and hemostatic-related factors, markers of glucose metabolism, and body weight and composition outcome groupings. The results are presented in effect direction plots. With respect to blood lipids, results from 8/8 RCTs favoured walnuts, in accordance with associations with a reduced risk of CVD suggested by cohort studies; results from 6/6 RCTs favoured control with respect to body weight and composition, although most of these effects were small. This was contrary to cohort study results suggesting small benefits of walnut consumption on body weight. There was no overall consistent direction of effect for cardiovascular function, markers of glucose metabolism, or inflammation- and hemostatic-related factors. CONCLUSIONS: Evidence published since 2017 is consistent with previous research suggesting that walnut consumption improves lipid profiles and is associated with reduced CVD risk. Evidence is accumulating in other areas, such as cognitive health, although more research is needed to draw firm conclusions. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: PROSPERO registration no. CRD4202122.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,033
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,119
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,176

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0330,119
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,012
Bibliométrie0,0160,018
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,266
Tête enseignante GPT0,470
Écart entre enseignants0,204 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations19
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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