Added Sugar, Sugar-Sweetened Beverages, and Artificially Sweetened Beverages and Risk of Cardiovascular Disease: Findings from the Women’s Health Initiative and a Network Meta-Analysis of Prospective Studies
Notice bibliographique
Résumé
Much remains unknown about the role of added sugar in relation to cardiovascular disease (CVD) and the relative contributions of sugar-sweetened beverages (SSB) or artificially sweetened beverages (ASB) to CVD risk. Among the 109,034 women who participated in Women's Health Initiative, we assessed average intakes of added sugar, SSB and ASB, and conducted Cox regression to estimate the hazard ratios (HRs) and their 95% confidence intervals for CVD risk. The consistency of findings was compared to a network meta-analysis of all available cohorts. During an average of 17.4 years of follow-up, 11,597 cases of total CVD (nonfatal myocardial infarction, coronary heart disease (CHD) death, stroke, coronary revascularization, and/or incident heart failure) were confirmed. Added sugar as % energy intake daily (%EAS) at ≥15.0% was positively associated with total CVD (HR = 1.08 [1.01, 1.15]) and CHD (HR = 1.20 [1.09, 1.32]). There was also a higher risk of total CVD associated with ≥1 serving of SSB intake per day (HR = 1.29 [1.17, 1.42]), CHD (1.35 [1.16, 1.57]), and total stroke (1.30 [1.10, 1.53]). Similarly, ASB intake was associated with an increased risk of CVD (1.14 [1.03, 1.26]) and stroke (1.24 [1.04, 1.48]). According to the network meta-analysis, there was a large amount of heterogeneity across studies, showing no consistent pattern implicating added sugar, ASB, or SSB in CVD outcomes. A diet containing %EAS ≥15.0% and consuming ≥1 serving of SSB or ASB may be associated with a higher CVD incidence. The relative contribution of added sugar, SSB, and ASB to CVD risk warrants further investigation.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».