Health effects associated with vegetable consumption: a Burden of Proof study
Notice bibliographique
Résumé
Previous research suggests a protective effect of vegetable consumption against chronic disease, but the quality of evidence underlying those findings remains uncertain. We applied a Bayesian meta-regression tool to estimate the mean risk function and quantify the quality of evidence for associations between vegetable consumption and ischemic heart disease (IHD), ischemic stroke, hemorrhagic stroke, type 2 diabetes and esophageal cancer. Increasing from no vegetable consumption to the theoretical minimum risk exposure level (306-372 g daily) was associated with a 23.2% decline (95% uncertainty interval, including between-study heterogeneity: 16.4-29.4) in ischemic stroke risk; a 22.9% (13.6-31.3) decline in IHD risk; a 15.9% (1.7-28.1) decline in hemorrhagic stroke risk; a 28.5% (-0.02-51.4) decline in esophageal cancer risk; and a 26.1% (-3.6-48.3) decline in type 2 diabetes risk. We found statistically significant protective effects of vegetable consumption for ischemic stroke (three stars), IHD (two stars), hemorrhagic stroke (two stars) and esophageal cancer (two stars). Including between-study heterogeneity, we did not detect a significant association with type 2 diabetes, corresponding to a one-star rating. Although current evidence supports increased efforts and policies to promote vegetable consumption, remaining uncertainties suggest the need for continued research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».