Ultra-Processed Food Intake Is Associated with Non-Alcoholic Fatty Liver Disease in Adults: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD) is associated with overweight/obesity, metabolic syndrome and type 2 diabetes (T2D) due to chronic caloric excess and physical inactivity. Previous meta-analyses have confirmed associations between ultra-processed food (UPF) intake and obesity and T2D. We aim to ascertain the contribution of UPF consumption to the risk of developing NAFLD. We performed a systematic review and meta-analysis (PROSPERO (CRD42022368763)). All records registered on Ovid Medline and Web of Science were searched from inception until December 2022. Studies that assessed UPF consumption in adults, determined according to the NOVA food classification system, and that reported NAFLD determined by surrogate (steatosis) scores, imaging or liver biopsy were included. The association between UPF consumption and NAFLD was assessed using random-effects meta-analysis methods. Study quality was assessed, and evidence credibility evaluated, using the Newcastle Ottawa Scale and NutriGrade systems, respectively. A total of 5454 records were screened, and 112 records underwent full text review. From these, 9 studies (3 cross-sectional, 3 case-control and 3 cohort), analysing 60,961 individuals, were included in the current review. Both moderate (vs. low) (pooled relative risk 1.03 (1.00–1.07) (p = 0.04) (I2 = 0%)) and high (vs. low) (1.42 (1.16–1.75) (<0.01) (I2 = 89%)) intake of UPF significantly increased the risk of NAFLD. Funnel plots demonstrate low risk of publication bias. Consumption of UPF is associated with NAFLD with a dose–response effect. Public health measures to reduce overconsumption of UPF are imperative to reduce the burden of NAFLD, and the related conditions, obesity and T2D.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».