Consumption of Non-Nutritive Sweetener during Pregnancy and Weight Gain in Offspring: Evidence from Human Studies
Notice bibliographique
Résumé
The relationship between the consumption of maternal non-nutritive sweeteners (NNS) during pregnancy and the risk of obesity in offspring remains inconsistent. We aimed to systematically evaluate and clarify the relationship between NNS intake during pregnancy and weight gain in offspring based on evidence from population and clinical research. Databases including PubMed (via Medline), EMBASE, and the Cochrane Library were systematically searched for eligible human studies. The primary outcome was the differences in body mass index (BMI) z-scores between offspring at 1 year of age who were with and without NNS intake during pregnancy or between offspring with different NNS intake levels during pregnancy. A random-effects meta-analysis was conducted for data synthesis to calculate the weighted mean difference (WMD). A total of six prospective cohort studies were eligible for inclusion, among which three were used for pooled analysis of the BMI z-score. A significant increase was found in an offspring’s weight at 1 year of age in the NNS group when compared with the control group: WMD in BMI z-score = 0.19 (95% CI: 0.07, 0.31), p-value = 0.002. Results from the dose-response analysis showed a linear relationship between NNS intake during pregnancy and WMD at 1 year of age: beta = 0.02 (95% CI: 0.001, 0.04) for per serving/week increase in NNS consumption. The whole body of evidence for the review was rated as low quality. In summary, maternal NNS intake during pregnancy was found to be associated with increased weight gain in offspring based on evidence from human studies. Further well-designed and adequately powered studies are needed to confirm this relationship.
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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 | 0,016 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».