Combination of Multiple Low-Risk Lifestyle Behaviors and Incident Type 2 Diabetes: A Systematic Review and Dose-Response Meta-analysis of Prospective Cohort Studies
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Combined low-risk lifestyle behaviors (LRLBs) have been associated with a reduction in type 2 diabetes risk. This relationship has not been systematically quantified. RESEARCH DESIGN AND METHODS: A systematic review and meta-analysis was conducted to assess the association of combined LRLBs with type 2 diabetes. Databases were searched up to September 2022. Prospective cohort studies reporting the association between a minimum of three combined LRLBs (including healthy diet) with incident type 2 diabetes were included. Independent reviewers extracted data and assessed study quality. Risk estimates of extreme comparisons were pooled using a random-effects model. Global dose-response meta-analysis (DRM) for maximum adherence was estimated using a one-stage linear mixed model. The certainty of the evidence was assessed using GRADE (Grading of Recommendations, Assessment, Development and Evaluations). RESULTS: Thirty cohort comparisons (n = 1,693,753) involving 75,669 incident type 2 diabetes cases were included. LRLBs, with author-defined ranges, were healthy body weight, healthy diet, regular exercise, smoking abstinence or cessation, and light alcohol consumption. LRLBs were associated with 80% lower risk of type 2 diabetes (relative risk [RR] 0.20; 95% CI 0.17-0.23), comparing the highest with lowest adherence. Global DRM for maximum adherence to all five LRLBs reached 85% protection (RR 0.15; 95% CI 0.12-0.18). The overall certainty of the evidence was graded as high. CONCLUSIONS: There is a very good indication that a combination of LRLBs that includes maintaining a healthy bodyweight, healthy diet, regular exercise, smoking abstinence or cessation, and light alcohol consumption is associated with a lower risk of incident type 2 diabetes.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».