Assessing the impact of non-nutritive sweeteners on anthropometric indices and leptin levels in adults: A GRADE-assessed systematic review, meta-analysis, and meta-regression of randomized clinical trials
Notice bibliographique
Résumé
In today’s world, non-nutritive sweeteners (NNSs) are recognized as substitutes for sugar or other high-calorie sweeteners, and their consumption is increasing dramatically. However, there is ongoing debate regarding the impact of NNSs on anthropometric indices. To fill this gap in knowledge, the current GRADE-assessed systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials (RCTs) was conducted to evaluate the effects of artificial- and stevia-based sweeteners consumption on anthropometric indices and serum leptin level which is known as an appetite-regulating hormone. A comprehensive search was conducted on the Scopus, PubMed, and Embase databases up to November 2022 to identify randomized controlled trials (RCTs) investigating the effects of NNSs on anthropometric indices and serum leptin levels. Data extraction from qualified studies was performed independently by two researchers. A random- or fixed-effects model was used to estimate weighted mean differences (WMDs) and 95% confidence intervals (CIs) for anthropometric indices such as body weight (BW), body mass index (BMI), fat mass (FM), fat-free mass (FFM), waist circumference (WC) and serum leptin level. Heterogeneity between studies was assessed using Cochran’s Q test and quantified using the I2 statistic. From a pool of 3212 studies initially identified, 20 studies with a total sample size of 2158 subjects were included in the analysis. Results of the pooled analysis showed that NNSs consumption had a significant reducing effect on BW (WMD: −1.02, 95% CI: −1.57, −0.46 Kg), FM (WMD: −1.09, 95% CI: −1.90, −0.29), and FFM (WMD: −0.83, 95% CI: −1.42, −0.23), but did not have any significant effect on BMI (WMD: −0.16, 95% CI: −0.35, 0.02), WC (WMD: −1.03, 95% CI: −2.77, 0.72), or serum leptin level (WMD: −2.17, 95% CI: −4.98, 0.65). The findings of this study indicate that the consumption of artificial- and stevia-based sweeteners may lead to a reduction in body weight, fat mass, and free fat mass.
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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 | 0,033 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,028 | 0,051 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 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 ».