Ultra-Processed Food Consumption and Risk of Type 2 Diabetes: Three Large Prospective U.S. Cohort Studies
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We examined the relationship between ultra-processed food (UPF) intake and type 2 diabetes (T2D) risk among 3 large U.S. cohorts, conducted a meta-analysis of prospective cohort studies, and assessed meta-evidence quality. RESEARCH DESIGN AND METHODS: We included 71,871 women from the Nurses' Health Study, 87,918 women from the Nurses' Health Study II, and 38,847 men from the Health Professional Follow-Up Study. Diet was assessed using food frequency questionnaires and UPF was categorized per the NOVA classification. Associations of total and subgroups of UPF with T2D were assessed using Cox proportional hazards models. We subsequently conducted a meta-analysis of prospective cohort studies on total UPF and T2D risk, and assessed meta-evidence quality using the NutriGrade scoring system. RESULTS: Among the U.S. cohorts (5,187,678 person-years; n = 19,503 T2D cases), the hazard ratio for T2D comparing extreme quintiles of total UPF intake (percentage of grams per day) was 1.46 (95% CI 1.39-1.54). Among subgroups, refined breads; sauces, spreads, and condiments; artificially and sugar-sweetened beverages; animal-based products; and ready-to-eat mixed dishes were associated with higher T2D risk. Cereals; dark and whole-grain breads; packaged sweet and savory snacks; fruit-based products; and yogurt and dairy-based desserts were associated with lower T2D risk. In the meta-analysis (n = 415,554 participants; n = 21,932 T2D cases), each 10% increment in total UPF was associated with a 12% (95% CI 10%-13%) higher risk. Per NutriGrade, high-quality evidence supports this relationship. CONCLUSIONS: High-quality meta-evidence shows that total UPF consumption is associated with higher T2D risk. However, some UPF subgroups were associated with lower risk in the U.S. cohorts.
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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 | 0,009 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».