1793-PUB: Effects of Nonnutritive Sweeteners on Glycemic Indices in Healthy Persons, with Overweight or Obesity, or Diabetes—A Systematic Review and Meta-analysis of Randomized Controlled Trials
Notice bibliographique
Résumé
Evidence on nonnutritive sweeteners (NNS) and glycemia is controversial due to possible mechanisms promoting glucose intolerance. No study had systematically assessed variations in glycemic outcomes based on NNS type and dose, length of exposure, and nature of the comparator in trials evaluating subjects undergoing different clinical conditions. We conducted a systematic review and meta-analysis summarizing trials contrasting NNS consumers vs. non-consumers to assess the effect on eight glycemic indices. In participants without any major disease at baseline, NNS intake significantly increased fasting blood glucose (FBG). FBG and fasting insulin (FI) were higher among NNS consumers with hyperglycemia, those who followed for > 8wk, consumers of ≤ 350 mg/d, and participants receiving sucralose. Sucralose also increased 2h-glucose and 2h-insulin but reduced HbA1c. Aspartame increased HbA1c. Participants with obesity consuming NNS displayed significantly less FBG, FI, and HOMA. Results were consistent when clustering those with controlled baseline glycemia, subjects followed for ≤ 8wk, consumers of > 350 mg/d, and those replacing sugar with NNS. NNS consumers with baseline hyperglycemia exhibited less FI and HOMA. Participants consuming ≤ 350 mg/d displayed reductions in FBG and HOMA. Trials evaluating stevia consumers reported less FBG and FI levels. We found no overall effect on persons with diabetes. Subgroup assessments revealed that persons with diabetes with uncontrolled glycemia at baseline or who were followed for > 10wk displayed higher FI. In summary, the effect of NNS in glycemia varies across indices and between persons with inequivalent clinical conditions. Higher doses of NNS or longer interventions do not necessarily improve glycemic indices. Better-designed trials evaluating glycemic metabolism are needed to elucidate if NNS can be used as an alternative to sugar. Disclosure S.Golzan: None. A.Espinosa: None. M.Abbasi: None. M.Movahedian: None. M.Fathi: None. A.Hekmatdoost: None.
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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 | 0,007 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,028 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 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) | 0,019 | 0,001 |
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.
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 ».