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Enregistrement W4321373791 · doi:10.3390/nu15041050

The Effect of Non-Nutritive Sweetened Beverages on Postprandial Glycemic and Endocrine Responses: A Systematic Review and Network Meta-Analysis

2023· review· en· W4321373791 sur OpenAlexaff
Roselyn Zhang, Jarvis C. Noronha, Tauseef Khan, Néma McGlynn, Songhee Back, Shannan Grant, Cyril W.C. Kendall, John L. Sievenpiper

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2023
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueBiochemical Analysis and Sensing Techniques
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanIzaak Walton Killam Health CentreUniversity of TorontoDalhousie UniversityMount Saint Vincent UniversityUniversity of WaterlooSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesInstitute for the Advancement of Food and Nutrition Sciences
Mots-clésPostprandialMeta-analysisGlycemicMedicineEndocrine systemGlycemic indexFood scienceDiabetes mellitusInternal medicineEndocrinologyBiologyHormone

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: There has been an emerging concern that non-nutritive sweeteners (NNS) can increase the risk of cardiometabolic disease. Much of the attention has focused on acute metabolic and endocrine responses to NNS. To examine whether these mechanisms are operational under real-world scenarios, we conducted a systematic review and network meta-analysis of acute trials comparing the effects of non-nutritive sweetened beverages (NNS beverages) with water and sugar-sweetened beverages (SSBs) in humans. Methods: MEDLINE, EMBASE, and The Cochrane Library were searched through to January 15, 2022. We included acute, single-exposure, randomized, and non-randomized, clinical trials in humans, regardless of health status. Three patterns of intake were examined: (1) uncoupling interventions, where NNS beverages were consumed alone without added energy or nutrients; (2) coupling interventions, where NNS beverages were consumed together with added energy and nutrients as carbohydrates; and (3) delayed coupling interventions, where NNS beverages were consumed as a preload prior to added energy and nutrients as carbohydrates. The primary outcome was a 2 h incremental area under the curve (iAUC) for blood glucose concentration. Secondary outcomes included 2 h iAUC for insulin, glucagon-like peptide 1 (GLP-1), gastric inhibitory polypeptide (GIP), peptide YY (PYY), ghrelin, leptin, and glucagon concentrations. Network meta-analysis and confidence in the network meta-analysis (CINeMA) were conducted in R-studio and CINeMA, respectively. Results: Thirty-six trials involving 472 predominantly healthy participants were included. Trials examined a variety of single NNS (acesulfame potassium, aspartame, cyclamate, saccharin, stevia, and sucralose) and NNS blends (acesulfame potassium + aspartame, acesulfame potassium + sucralose, acesulfame potassium + aspartame + cyclamate, and acesulfame potassium + aspartame + sucralose), along with matched water/unsweetened controls and SSBs sweetened with various caloric sugars (glucose, sucrose, and fructose). In uncoupling interventions, NNS beverages (single or blends) had no effect on postprandial glucose, insulin, GLP-1, GIP, PYY, ghrelin, and glucagon responses similar to water controls (generally, low to moderate confidence), whereas SSBs sweetened with caloric sugars (glucose and sucrose) increased postprandial glucose, insulin, GLP-1, and GIP responses with no differences in postprandial ghrelin and glucagon responses (generally, low to moderate confidence). In coupling and delayed coupling interventions, NNS beverages had no postprandial glucose and endocrine effects similar to controls (generally, low to moderate confidence). Conclusions: The available evidence suggests that NNS beverages sweetened with single or blends of NNS have no acute metabolic and endocrine effects, similar to water. These findings provide support for NNS beverages as an alternative replacement strategy for SSBs in the acute postprandial setting.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,731
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,003
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,315 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations50
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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