Association between ultra-processed foods consumption and the risk of hypertension: An umbrella review of systematic reviews
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Several systematic reviews (SRs) have investigated the association between ultra-processed foods (UPFs) and the risk of hypertension in various populations. However, the quality of the evidence remains unclear. This umbrella review was thus conducted to fill this gap. METHODS: We searched for SRs with and without meta-analyses comparing high UPF versus low UPF consumption on the risk of hypertension in the Cochrane Library, Embase, PubMed, and Web of Science from inception to August 2022. This study was registered in PROSPERO (No. CRD42022352934). The A MeaSurement Tool to Assess systematic Reviews 2 (AMSTAR-2) tool and the Preferred Reporting Item for Systematic Review and Meta-analysis 2009 (PRISMA 2009) statement were used to evaluate the methodological and reporting quality of the included SRs. Stata 15/SE was used to reanalyse the data using the random-effects model, and the risk of bias of observational studies from included SRs was reassessed using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS) tool. The certainty of the evidence body was assessed using the GRADE recommendation. RESULTS: Seven SRs were included in the umbrella review. Among them, nine observational studies (5 cross-sectional and 4 cohort studies), whose available data were resynthesised using meta-analysis. The methodological and reporting quality of the included SRs were relatively poor. The meta-analysis results revealed suggestive evidence of an association between high UPF consumption and the incidence of hypertension (odds ratio: 1.23, 95% confidence interval: 1.11 to 1.37, p < 0.001, 95% prediction interval: 0.92 to 1.64, critically low certainty) compared to low UPF consumption. CONCLUSION: High UPF consumption is associated with an increased risk of hypertension. However, well-conducted SRs, including high-quality prospective cohort studies, are needed to further verify these findings.
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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 | 0,012 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».