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 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 | 0,018 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,048 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».