MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4324140416 · doi:10.1161/circ.147.suppl_1.mp56

Abstract MP56: Intake of Ultra-Processed Foods is Associated With an Increase in Risk for Type Two Diabetes: Results From Three U.S. Cohort Studies and a Meta-Analysis

2023· article· en· W4324140416 sur OpenAlexaff
Zhangling Chen, Neha Khandpur, Clémence Desjardins, Carlos Augusto Monteiro, Sinara Laurini Rossato, Teresa T. Fung, JoAnn E. Manson, Walter C. Willett, Eric B. Rimm, Frank B. Hu, Qi Sun, Jean‐Philippe Drouin‐Chartier

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensUniversité LavalDesjardins
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHazard ratioType 2 diabetesMeta-analysisCohort studyProspective cohort studyProportional hazards modelPopulationDemographyEnvironmental healthCohortRelative riskLower riskDiabetes mellitusInternal medicineConfidence intervalEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: There is limited evidence on the association between long-term consumption of ultra-processed foods (UPF) and the risk of type 2 diabetes (T2D), among the U.S population. The overall strength of this association has also not been established. Hypothesis: Higher intake of UPF is associated with a higher risk of T2D in U.S. adults. The pooled risk estimates from published literature reinforce the positive relationship between the UPF intakes and T2D. Methods: We first assessed this relationship among 71,871 women from the Nurses’ Health Study (NHS, 1984-2016), 87,918 women from NHSII (1991-2017), and 38,847 men from the Health Professionals Follow-up Study (HPFS, 1986-2016) who were all free of T2D at baseline. Diet was assessed using food frequency questionnaires, every 2-4 years. UPF were categorized according to the Nova classification. Information on incident cases of T2D was obtained through follow-up questionnaires every 2 years. The association between UPF intake and incident T2D was examined using Cox proportional hazards models. Second, after conducting a systematic review of prospective cohort studies, risk estimates from all included cohorts were pooled in a random-effects, dose-response, meta-analysis to assess nonlinearity of the association between total UPF intake and T2D risk. Finally, the strength of the meta-evidence was assessed using NutriGrade. Results: During 5,187,678 person-years of follow-up across the three cohorts, 19,503 T2D cases were documented. The pooled multivariable-adjusted hazard ratios (HRs) for T2D between the extreme quintiles of total UPF intake (% of grams/day), was 1.36 (95% confidence interval (CI): 1.29, 1.44; P trend <0.0001). This relationship was driven by intakes of ultra-processed animal-based products, ready-to-eat mixed dishes and artificially- and sugar-sweetened beverages. Ultra-processed cereals and ultra-processed dark breads and whole-grain breads were inversely associated with T2D risk. In the meta-analysis (7 risk estimates, 415,554 participants and 21,932 T2D cases), a significant positive dose-response association between total UPF intake and T2D was observed (P=0.90 for non-linearity): a 10% increase in total UPF intake (% grams from UPF/day) was associated with a 10% higher risk of T2D (95%CI: 8%, 12%; I 2 =23.1%; P heterogeneity =0.25). Per NutriGrade, the evidence supporting the positive relationship between total UPF intake and T2D was of high quality. Conclusions: High quality evidence shows that total UPF consumption is associated with higher risk of T2D, although not all individual foods classified as ultra-processed were associated with a higher risk in these U.S. cohorts.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,053
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,115
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,234 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCirculation→Même sujetNutritional Studies and Diet→Travaux en français237 207→