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Enregistrement W4386828319 · doi:10.1038/s41430-023-01314-7

WHO guideline on the use of non-sugar sweeteners: a need for reconsideration

2023· review· en· W4386828319 sur OpenAlexafffund
Tauseef Khan, Jennifer J. Lee, Sabrina Ayoub‐Charette, Jarvis C. Noronha, Néma McGlynn, Laura Chiavaroli, John L. Sievenpiper

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Clinical Nutrition · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet, Metabolism, and Disease
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesInstitute of Nutrition, Metabolism and DiabetesOntario Ministry of Research and InnovationBanting and Best Diabetes Centre, University of TorontoInternational Nut and Dried Fruit CouncilMitacsNovo NordiskCanadian Institutes of Health ResearchDanoneAlmond Board of CaliforniaNational Honey BoardInstitute for the Advancement of Food and Nutrition SciencesLoblaw Companies LimitedInternational Sweeteners AssociationUniversity of TorontoAlberta Pulse Growers CommissionU.S. Department of AgricultureDiabetes CanadaGovernment of CanadaAmerican Beverage AssociationDairy Farmers of CanadaUnited Soybean BoardGeneral Mills
Mots-clésSweetening agentsSugarFood scienceArtificial SweetenerGuidelineMedicineBiotechnologyEnvironmental healthBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The World Health Organization’s (WHO) Nutrition and Food Safety Department recently released a guideline on the use of non-sugar sweeteners (NSS) [ 1 ] based upon the analysis of a WHO-commissioned systematic review and meta-analysis (SRMA) [ 2 ]. The guideline mentions that NSS use in randomized controlled trials (abbreviated as trials) showed a reduction in adiposity outcomes but in prospective cohort studies, NSS intake was associated with increased adiposity and chronic disease risk. Despite conflicting results between the study types, the WHO’s recommendation is very specific: "NSS not be used as a means of achieving weight control or reducing the risk of non-communicable diseases ( conditional recommendation )”.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,592
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,501
Tête enseignante GPT0,488
Écart entre enseignants0,013 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations45
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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