PS-B07-8: LEAFY VEGETABLE CONSUMPTION AND RISK OF METABOLIC SYNDROME AND ITS SYMPTOMS: A SYSTEMATIC REVIEW OF COHORT AND RANDOMISED CONTROL TRIALS
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Metabolic syndrome (MetS) is a cluster of cardiovascular risk factors, including dyslipidemia, hypertension, hyperglycemia, and obesity. It increases the risk of type 2 diabetes, cardiovascular disease, and all cause mortality and exerts an enormous global burden on health systems. A better understanding of dietary approaches that can reduce the risk of MetS or its symptoms is crucial. Leafy vegetables contain bioactive compounds such as nitrates, dietary fibre and flavonoids that are protective against illnesses. However, investigations of whether leafy vegetable consumption can reduce MetS and its symptoms are unclear. This systematic review investigates the effect of leafy vegetable consumption on the risk of MetS and its symptoms. Design and method: Randomised control trials (RCT), and observational studies were searched in the Web of Science, Scopus, and MEDLINE databases until October 2020. Inclusion criteria were: studies in adults aged ≧ 18 years without MetS symptoms, the intervention of leafy vegetables, the outcome of a change in or incidence of MetS or any of its symptoms. The Cochrane tool and Newcastle Ottawa Scale were used to assess the risk of bias in RCTs and cohort studies, respectively. Results: A total of eight studies (six RCTs and two cohort studies) were included in the qualitative analysis. There were no trials assessing obesity or MetS. The results are shown in Table 1. Conclusion: Few studies evaluated the impact of leafy vegetable consumption on MetS and its symptoms. Beneficial effects of leafy vegetables are reported for blood glucose and blood pressure regulation, but the evidence is limited. More studies are needed to build a robust body of evidence.
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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 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».