Tree Nut and Peanut Consumption and Risk of Cardiovascular Disease: A Systematic Review and Meta-Analysis of Randomized Controlled Trials
Notice bibliographique
Résumé
Cardiovascular disease (CVD) is the leading cause of death globally. Habitual consumption of tree nuts and peanuts is associated with cardioprotective benefits. Food-based dietary guidelines globally recommend nuts as a key component of a healthy diet. This systematic review and meta-analysis were conducted to examine the relationship between tree nut and peanut consumption and risk factors for CVD in randomized controlled trials (RCTs) (PROSPERO: CRD42022309156). MEDLINE, PubMed, CINAHL, and Cochrane Central databases were searched up to 26 September, 2021. All RCT studies that assessed the effects of tree nut or peanut consumption of any dose on CVD risk factors were included. Review Manager software was used to conduct a random effect meta-analysis for CVD outcomes from RCTs. Forest plots were generated for each outcome, between-study heterogeneity was estimated using the I2 test statistic and funnel plots and Egger’s test for outcomes with ≥10 strata. The quality assessment used the Health Canada Quality Appraisal Tool, and the certainty of the evidence was assessed using grading of recommendations assessment, development, and evaluation (GRADE). A total of 153 articles describing 139 studies (81 parallel design and 58 cross-over design) were included in the systematic review, with 129 studies in the meta-analysis. The meta-analysis showed a significant decrease for low-density lipoprotein (LDL) cholesterol, total cholesterol (TC), triglycerides (TG), TC:high-density lipoprotein (HDL) cholesterol, LDL cholesterol:HDL cholesterol, and apolipoprotein B (apoB) following nut consumption. However, the quality of evidence was “low” for only 18 intervention studies. The certainty of the body of evidence for TC:HDL cholesterol, LDL cholesterol:HDL cholesterol, and apoB were “moderate” because of inconsistency, for TG were “low,” and for LDL cholesterol and TC were “very low” because of inconsistency and the likelihood of publication bias. The findings of this review provide evidence of a combined effect of tree nuts and peanuts on a range of biomarkers to create an overall CVD risk reduction.
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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 | 0,020 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,025 | 0,040 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».